追問daily | 用橡皮筋教會機(jī)器人思考；童年創(chuàng)傷如何編程大腦？Nature：AI助力科學(xué)家精確定位大腦決策瞬間

█腦科學(xué)動態(tài)

Nature：星形膠質(zhì)細(xì)胞是穩(wěn)定長期記憶的關(guān)鍵

不同大腦如何通過共同的神經(jīng)語法看見同一個世界

記憶的分子開關(guān)：Rab4激活與Rab10抑制協(xié)同強(qiáng)化神經(jīng)連接

找到“夜宵開關(guān)”：大腦計時器中的神經(jīng)元可能控制夜間饑餓

大腦如何應(yīng)對恐懼并學(xué)會適應(yīng)

冒名頂替的“假病人”正威脅健康研究的真實性

童年創(chuàng)傷如何“編程”大腦？新研究發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵化學(xué)物質(zhì)SGK1與抑郁及自殺風(fēng)險相關(guān)

█AI行業(yè)動態(tài)

歐洲首例：慕尼黑團(tuán)隊為四肢癱瘓患者植入腦機(jī)接口

FDA批準(zhǔn)羅氏新血液測試：助力初級保健排除阿爾茨海默病

谷歌旗艦視頻模型Veo 3.1深夜重磅升級，邁入“導(dǎo)演級”精控時代

螞蟻開源萬億級思考模型，AI推理能力大突破

蘋果M5問世：AI算力暴增6倍

Claude Haiku 4.5發(fā)布：性能比肩頂尖模型，價格僅三分之一

█AI驅(qū)動科學(xué)

Nature：AI助力神經(jīng)科學(xué)家精確定位大腦決策瞬間

眼動追蹤結(jié)合AI，有望在AD癥狀出現(xiàn)前數(shù)年實現(xiàn)精準(zhǔn)檢測

AI賦能日常物品，訂書機(jī)也能主動“遞”給你

AI新工具M(jìn)etaSeg大幅提升醫(yī)學(xué)圖像分割效率

哈佛團(tuán)隊用橡皮筋教會機(jī)器人思考

利用遷移學(xué)習(xí)，新腦機(jī)接口可解碼不同患者的語音

腦科學(xué)動態(tài)

Nature：星形膠質(zhì)細(xì)胞是穩(wěn)定長期記憶的關(guān)鍵

為什么有些記憶能長久保存，而另一些則會淡忘？日本理化學(xué)研究所的 Jun Nagai 及其團(tuán)隊研究發(fā)現(xiàn)，穩(wěn)定記憶的關(guān)鍵角色并非神經(jīng)元，而是過去被低估的星形膠質(zhì)細(xì)胞。它們通過一種獨(dú)特的“標(biāo)記-再激活”機(jī)制，在反復(fù)回憶中穩(wěn)定和鞏固情緒性記憶。

?在初始體驗和幾天后回憶時，測量了全腦中 Fos? 星形膠質(zhì)細(xì)胞的數(shù)量。實驗表明，F(xiàn)os? 星形膠質(zhì)細(xì)胞和回憶對于穩(wěn)定記憶并使其長期保持至關(guān)重要。Credit: RIKEN

研究團(tuán)隊首先開發(fā)了一種創(chuàng)新的全腦標(biāo)記技術(shù)，能夠精準(zhǔn)追蹤在特定行為（如學(xué)習(xí)或回憶）中被激活的星形膠質(zhì)細(xì)胞。在小鼠恐懼記憶實驗中，他們觀察到一個令人驚訝的現(xiàn)象：與神經(jīng)元在學(xué)習(xí)和回憶時都會被激活不同，星形膠質(zhì)細(xì)胞只在幾天后的“回憶”階段才表現(xiàn)出強(qiáng)烈的活性。深入研究揭示了其背后的兩步機(jī)制。第一步，強(qiáng)烈的情緒體驗（如恐懼）會給一小群星形膠質(zhì)細(xì)胞打上“生物學(xué)標(biāo)記”，促使它們在數(shù)天內(nèi)增加去甲腎上腺素受體的數(shù)量。第二步，當(dāng)小鼠再次被置于恐懼場景中進(jìn)行回憶時，這些被標(biāo)記的細(xì)胞能夠同時接收來自神經(jīng)元記憶印跡和去甲腎上腺素能神經(jīng)元的雙重信號，從而被激活。正是這種在回憶過程中的反復(fù)激活，最終將不穩(wěn)定的短期記憶固化為長期記憶。實驗證明，當(dāng)抑制這些星形膠質(zhì)細(xì)胞的活動時，小鼠的記憶變得不穩(wěn)定；而人為激活它們，則會夸大并泛化恐懼記憶。這一機(jī)制的闡明或有助于開發(fā)針對創(chuàng)傷后應(yīng)激障礙（PTSD）等記憶相關(guān)疾病的新療法。研究發(fā)表在 Nature 上。

閱讀更多：

Dewa, Ken-ichi, et al. “The Astrocytic Ensemble Acts as a Multiday Trace to Stabilize Memory.” Nature, Oct. 2025, pp. 1–11. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-025-09619-2

不同大腦如何通過共同的神經(jīng)語法看見同一個世界

為何不同個體的大腦能對世界產(chǎn)生相似的感知？來自以色列賴希曼大學(xué)和魏茨曼科學(xué)研究所的 Ofer Lipman, Rafael Malach 及其同事，通過研究發(fā)現(xiàn)，個體間神經(jīng)活動的原始模式雖不同，但這些活動模式之間的“關(guān)系結(jié)構(gòu)”高度一致，這可能是共享感知的基礎(chǔ)。

?實驗步驟和接觸點定位。Credit: Nature Communications (2025).

該研究采用了一種極為罕見且高精度的方法，通過分析19名癲癇患者大腦中植入的電極，直接記錄了他們在觀看圖片時的高階視覺皮層神經(jīng)活動。研究人員發(fā)現(xiàn)，當(dāng)不同的人觀看同一張圖片（例如一只貓）時，其大腦中被激活的神經(jīng)元集群，即原始的激活模式，是因人而異、獨(dú)一無二的。然而，研究的突破性發(fā)現(xiàn)并非在于這些差異，而在于它們背后隱藏的共同規(guī)律。當(dāng)研究團(tuán)隊不再關(guān)注單個激活模式，轉(zhuǎn)而分析不同模式之間的相互關(guān)系時，一個跨所有個體保持不變的通用結(jié)構(gòu)浮現(xiàn)了。這個結(jié)構(gòu)被稱為關(guān)系編碼（relational coding，即大腦不依賴單個激活模式，而是通過不同模式之間的相似性或差異性關(guān)系來表征信息）。舉例來說，如果你的大腦對“貓”的神經(jīng)響應(yīng)模式，與對“狗”的模式比對“大象”的模式更相似，那么這種相對的“遠(yuǎn)近親疏”關(guān)系在另一個人的大腦中也會同樣存在。正是這種抽象的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，而非具體的神經(jīng)活動，構(gòu)成了我們共享感知世界的基礎(chǔ)。研究發(fā)表在 Nature Communications 上。

閱讀更多：

Lipman, Ofer, et al. “Invariant Inter-Subject Relational Structures in High Order Human Visual Cortex.” Nature Communications, vol. 16, no. 1, Aug. 2025, p. 8015. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-025-62551-x

記憶的分子開關(guān)：Rab4激活與Rab10抑制協(xié)同強(qiáng)化神經(jīng)連接

大腦形成記憶時如何在細(xì)胞內(nèi)進(jìn)行精準(zhǔn)的“物資”調(diào)配？來自馬克斯·普朗克佛羅里達(dá)神經(jīng)科學(xué)研究所和威爾康奈爾醫(yī)學(xué)院的Jie Wang、Ryohei Yasuda及同事發(fā)現(xiàn)，兩種名為Rab4和Rab10的蛋白像鐵路道岔一樣，通過相反的作用精確引導(dǎo)物資流向，從而強(qiáng)化神經(jīng)連接。

?Rab4 和 Rab10 介導(dǎo)的 AMPAR 轉(zhuǎn)運(yùn)和 sLTP 的模型。Credit: eLife (2025).

研究團(tuán)隊將神經(jīng)元中強(qiáng)化連接的過程比作一場復(fù)雜的后勤行動。為了實時觀察這場行動，他們開發(fā)了新型生物傳感器，能夠監(jiān)測單個樹突棘（dendritic spines，神經(jīng)元接收信號的微小結(jié)構(gòu)）中Rab蛋白的動態(tài)。通過在實驗中模擬記憶形成的關(guān)鍵過程——長時程增強(qiáng)（long-term potentiation），他們發(fā)現(xiàn)Rab4和Rab10蛋白扮演了截然相反的角色。當(dāng)一個神經(jīng)連接需要被強(qiáng)化時，Rab4會被短暫激活，像一個打開的“入口”開關(guān)，將更多的AMPA受體（AMPARs，一種決定神經(jīng)連接強(qiáng)度的關(guān)鍵蛋白）運(yùn)送到連接點。與此同時，Rab10蛋白則被持續(xù)抑制，像一個關(guān)閉的“出口”開關(guān)。正常情況下，Rab10負(fù)責(zé)將這些受體運(yùn)走進(jìn)行回收或降解，而抑制它則保證了這些寶貴的“物資”能夠留在原地，從而有效地鞏固記憶。實驗證明，人為抑制Rab10能夠增強(qiáng)神經(jīng)連接的強(qiáng)化效果。這項發(fā)現(xiàn)不僅揭示了記憶形成的精妙分子機(jī)制，也為神經(jīng)退行性疾病的研究提供了新方向，因為先前研究已發(fā)現(xiàn)Rab10基因與阿爾茨海默病的抵抗力有關(guān)。研究發(fā)表在 eLife 上。

閱讀更多：

Wang, Jie, et al. “Rab10 Inactivation Promotes AMPAR Trafficking and Spine Enlargement during Long-Term Potentiation.” eLife, edited by Sacha B Nelson, vol. 13, Sept. 2025, p. RP103879. eLife, https://doi.org/10.7554/eLife.103879

找到“夜宵開關(guān)”：大腦計時器中的神經(jīng)元可能控制夜間饑餓

為什么深夜“加餐”更容易長胖？美國德克薩斯大學(xué)西南醫(yī)學(xué)中心的 Jeffrey Zigman 和 Omprakash Singh 等人，通過小鼠實驗發(fā)現(xiàn)，大腦生物鐘內(nèi)的一小群特定神經(jīng)元，專門負(fù)責(zé)在身體休息時段“掌管”饑餓感和進(jìn)食行為。

?這張圖片展示了小鼠大腦中部的薄切片，其中被稱為視交叉上核 (SCN) 的區(qū)域被一個白色方框包圍。圖中綠色小點標(biāo)記了對饑餓激素生長素釋放肽 (ghrelin) 作出反應(yīng)的腦細(xì)胞。當(dāng) SCN 中對生長素釋放肽敏感的細(xì)胞在小鼠正常休息時間關(guān)閉時，小鼠的進(jìn)食量會減少，體重也會減輕。Credit: UT Southwestern Medical Center

研究團(tuán)隊聚焦于大腦中被稱為身體主時鐘的視交叉上核（suprachiasmatic nucleus, SCN）。他們利用化學(xué)遺傳學(xué)技術(shù)，對小鼠SCN中能響應(yīng)饑餓激素生長素釋放肽的神經(jīng)元進(jìn)行精準(zhǔn)操控。實驗發(fā)現(xiàn)，在小鼠本應(yīng)休息的白天（小鼠為夜行動物），如果人為激活這群神經(jīng)元，小鼠的進(jìn)食量會激增至正常水平的兩倍以上。相反，如果在休息時段持續(xù)抑制這些神經(jīng)元的活性，小鼠不僅吃得更少，并且在連續(xù)15天后，體重減輕了約4.3%，而對照組小鼠的體重則增加了2.5%。這一調(diào)控效應(yīng)具有高度的時間特異性，因為在小鼠活躍的夜晚操控同樣的神經(jīng)元，并不會影響其進(jìn)食或體重。該發(fā)現(xiàn)首次明確了一組專門在休息時段調(diào)控進(jìn)食與代謝的神經(jīng)元，為理解夜班工作者等群體肥胖風(fēng)險較高的原因提供了關(guān)鍵線索，并可能為開發(fā)針對性的減肥策略開辟新途徑。研究發(fā)表在 Cell Reports 上。

閱讀更多：

Singh, Omprakash, et al. “Temporal Control of Eating and Body Weight by GHSR-Expressing Suprachiasmatic Nucleus Neurons.” Cell Reports, vol. 44, no. 9, Sept. 2025. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.celrep.2025.116213

大腦如何應(yīng)對恐懼并學(xué)會適應(yīng)

大腦如何學(xué)會區(qū)分真實危險與“虛驚一場”？科羅拉多大學(xué)博爾德分校的 Elora W. Williams 和 Susanna Molas 團(tuán)隊通過研究小鼠發(fā)現(xiàn)了一個名為腳間核（IPN）的關(guān)鍵腦區(qū)。該區(qū)域不僅啟動了本能的“僵住-逃跑”反應(yīng)，更重要的是，它能通過學(xué)習(xí)抑制這種反應(yīng)，這一發(fā)現(xiàn)為理解和治療焦慮癥及創(chuàng)傷后應(yīng)激障礙（PTSD）提供了新思路。

研究團(tuán)隊構(gòu)建了一個“小鼠鬼屋”場景，連續(xù)三天向小鼠投射一個類似捕食者的陰影。第一天，小鼠如預(yù)期般表現(xiàn)出強(qiáng)烈的恐懼，立即僵住并逃往庇護(hù)所。通過光纖光度法記錄發(fā)現(xiàn)，此時小鼠中腦的腳間核（interpeduncular nucleus, IPN）活動急劇增強(qiáng)。然而到了第三天，小鼠意識到陰影并無實際危險，便不再僵住，IPN的活動也顯著降低，表明大腦已經(jīng)學(xué)會適應(yīng)。為驗證IPN的因果作用，研究人員利用光遺傳學(xué)對IPN內(nèi)的GABA能神經(jīng)元進(jìn)行干預(yù)。當(dāng)這些神經(jīng)元被抑制時，小鼠的初始恐懼反應(yīng)減弱；而當(dāng)它們被持續(xù)激活時，小鼠無法學(xué)會適應(yīng)，始終對無害的陰影表現(xiàn)出恐懼。這一結(jié)果明確指出，IPN不僅是啟動恐懼警報的“開關(guān)”，更是負(fù)責(zé)在確認(rèn)安全后關(guān)閉警報的“調(diào)節(jié)器”。這一適應(yīng)性調(diào)節(jié)功能的失常，可能正是焦慮癥和PTSD患者難以擺脫恐懼的神經(jīng)基礎(chǔ)。研究發(fā)表在 Molecular Psychiatry 上。

閱讀更多：

Williams, Elora W., et al. “Interpeduncular GABAergic Neuron Function Controls Threat Processing and Innate Defensive Adaptive Learning.” Molecular Psychiatry, vol. 30, no. 11, Nov. 2025, pp. 5427–36. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41380-025-03131-9

冒名頂替的“假病人”正威脅健康研究的真實性

隨著在線招募成為健康研究的主流，如何確保數(shù)據(jù)的真實性成為巨大挑戰(zhàn)。來自牛津大學(xué)的 Eileen Morrow 及其同事發(fā)表分析指出，大量“冒名頂替者”（impostor participants）——包括提供虛假信息的人和自動機(jī)器人程序——正系統(tǒng)性地污染研究數(shù)據(jù)，其結(jié)論可能誤導(dǎo)臨床實踐并危及患者。

研究人員通過綜合分析現(xiàn)有文獻(xiàn)指出，冒名頂替者問題已相當(dāng)普遍。他們引述一項2025年的綜述，該綜述發(fā)現(xiàn)在進(jìn)行篩查的23項研究中，有18項發(fā)現(xiàn)了冒名者，污染率從3%到高達(dá)94%不等。一個觸目驚心的案例是一項關(guān)于卵巢癌治療溝通的在線調(diào)查，研究者判斷其中94%的回復(fù)是欺詐性的。同樣，在一個評估酒精干預(yù)手機(jī)應(yīng)用的隨機(jī)對照試驗中，高達(dá)76%的在線注冊者被識別為機(jī)器人程序（bots）。為應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，研究者常采用身份驗證或驗證碼測試（CAPTCHA tests，一種用于區(qū)分計算機(jī)和人類的自動化程序）等方法。然而，這些措施的有效性尚未得到充分檢驗，有時甚至連機(jī)器人程序也能繞過，并且可能對文化水平較低或因疾病污名化而對身份驗證敏感的邊緣群體造成參與障礙。作者強(qiáng)調(diào)，冒名頂替者的動機(jī)復(fù)雜，不僅限于金錢，還可能源于好奇心或惡意破壞。他們強(qiáng)烈呼吁科研界正視此問題，在研究中透明地報告所用的防范措施及其局限性，從而共同捍衛(wèi)指導(dǎo)臨床決策的數(shù)據(jù)真實性。研究發(fā)表在 The BMJ 上。

閱讀更多：

Morrow, Eileen, et al. “Threat of Imposter Participants in Health Research.” BMJ, vol. 391, Oct. 2025, p. r2128. Editorial. www.bmj.com, https://doi.org/10.1136/bmj.r2128

童年創(chuàng)傷如何“編程”大腦？新研究發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵化學(xué)物質(zhì)SGK1與抑郁及自殺風(fēng)險相關(guān)

童年創(chuàng)傷為何會增加成年后抑郁和自殺的風(fēng)險，且患者對常規(guī)藥物反應(yīng)不佳？哥倫比亞大學(xué)與麥吉爾大學(xué)的 Christoph Anacker, Amira Millette 等研究人員通過一項跨物種研究發(fā)現(xiàn)，大腦海馬區(qū)一種名為SGK1的化學(xué)物質(zhì)是連接早期逆境與后期精神健康問題的關(guān)鍵分子，并可能成為新型抗抑郁藥物的靶點。

?在應(yīng)激動物中，抑制 SGK1 可能通過增加大腦海馬體中新生神經(jīng)元（粉色）的數(shù)量來預(yù)防抑郁和自殺行為。Credit: Anacker lab, Columbia University Irving Medical Center

該研究采用了一種結(jié)合人類與動物模型的轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)方法。研究人員首先分析了人類死后的大腦組織，發(fā)現(xiàn)在因抑郁癥自殺身亡且有童年創(chuàng)傷史的個體中，其海馬體內(nèi)的血清和糖皮質(zhì)激素調(diào)節(jié)激酶1（Serum and Glucocorticoid-regulated Kinase 1, SGK1）水平異常升高。同時，對大規(guī)模青少年隊列的遺傳數(shù)據(jù)分析也證實，與SGK1高表達(dá)相關(guān)的基因變異會顯著增加經(jīng)歷童年逆境的個體在青春期出現(xiàn)抑郁癥狀的風(fēng)險。為了驗證SGK1在其中的因果作用，團(tuán)隊轉(zhuǎn)向了小鼠模型。實驗顯示，模擬童年逆境或慢性壓力的確會提高小鼠海馬區(qū)的SGK1水平。關(guān)鍵的是，當(dāng)研究人員通過基因技術(shù)或直接注射SGK1抑制劑來阻斷其功能后，小鼠在面對壓力時表現(xiàn)出了更強(qiáng)的心理韌性，其抑郁樣行為得到了有效預(yù)防。進(jìn)一步的機(jī)制研究表明，抑制SGK1能夠促進(jìn)大腦海馬區(qū)新生神經(jīng)元的生成，并糾正因壓力導(dǎo)致的神經(jīng)環(huán)路異?；顒?。這項研究不僅揭示了童年創(chuàng)傷影響大腦的長效機(jī)制，也為開發(fā)針對這一特殊患者群體的精準(zhǔn)治療藥物指明了新方向。研究發(fā)表在 Molecular Psychiatry 上。

閱讀更多：

Millette, Amira, et al. “Hippocampal SGK1 Promotes Vulnerability to Depression: The Role of Early Life Adversity, Stress, and Genetic Risk.” Molecular Psychiatry, Oct. 2025, pp. 1–11. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41380-025-03269-6

AI 行業(yè)動態(tài)

歐洲首例：慕尼黑團(tuán)隊為四肢癱瘓患者植入腦機(jī)接口，助力意念控制

慕尼黑工業(yè)大學(xué)附屬醫(yī)院的一個研究團(tuán)隊近期完成了一項具有里程碑意義的手術(shù)，首次在歐洲為一位頸部以下癱瘓的患者植入了定制的腦機(jī)接口。這項耗時五個多小時的手術(shù)，旨在幫助患者恢復(fù)獨(dú)立生活并提高生活質(zhì)量。研究參與者 Michael Mehringer 在 16 歲時因一場嚴(yán)重的摩托車事故而四肢癱瘓，他在接受采訪時表達(dá)了希望能夠再次獨(dú)立進(jìn)食飲水，并在日常生活中減少對他人幫助的愿望。研究團(tuán)隊希望該設(shè)備有朝一日能使這位 25 歲的患者僅憑意念控制智能手機(jī)和機(jī)械臂。神經(jīng)外科主任 Bernhard Meyer 教授解釋道，手術(shù)最大的挑戰(zhàn)在于絕對精確地植入擁有 256 個微電極（microelectrodes — 捕捉神經(jīng)信號的微型傳感器）的設(shè)備，以確保腦信號記錄的準(zhǔn)確性和可靠性。

轉(zhuǎn)化神經(jīng)技術(shù)教授 Simon Jacob 介紹，這標(biāo)志著歐洲首次為四肢癱瘓患者植入腦機(jī)接口，同時也是慕尼黑工業(yè)大學(xué)附屬醫(yī)院第二次成功植入此類設(shè)備（2022 年曾為一名中風(fēng)語言障礙患者植入）。手術(shù)后，研究階段正式開始。研究人員每周與 Michael Mehringer 在實驗室會面兩次，通過連接到植入物的系統(tǒng)提取神經(jīng)元活動。這些數(shù)據(jù)隨后被用于訓(xùn)練人工智能算法，以識別和關(guān)聯(lián)特定的腦活動模式與 Michael Mehringer 打算進(jìn)行的動作。慕尼黑工業(yè)大學(xué)慕尼黑機(jī)器人與機(jī)器智能研究所（MIRMI）的團(tuán)隊參與了算法訓(xùn)練。團(tuán)隊負(fù)責(zé)人 Dr. Melissa Zavaglia 指出，研究的重點在于設(shè)計能夠識別“人類意圖”的系統(tǒng)，而不是讓人類去適應(yīng)機(jī)器人操作。經(jīng)過幾周的訓(xùn)練，團(tuán)隊已取得了初步成果：通過 Michael Mehringer 追蹤屏幕光標(biāo)時的腦信號，研究人員已經(jīng)能夠判斷他意圖移動的方向。

Simon Jacob 教授認(rèn)為，在為重度肢體殘疾人士開發(fā)新解決方案方面，慕尼黑的研究人員正與美國的研究中心展開直接競爭。他指出，美國在過去 20 年中對腦機(jī)接口的研究投入了大量資金。慕尼黑工業(yè)大學(xué)的目標(biāo)是通過開展其他任何地方都無法實現(xiàn)的項目來縮小歐洲與美國之間的差距。這需要將醫(yī)學(xué)、神經(jīng)科學(xué)（包括人工智能）和工程學(xué)這三個關(guān)鍵學(xué)科有效地整合在一起。Jacob 教授強(qiáng)調(diào)，在全球范圍內(nèi)，很少有大學(xué)能夠像慕尼黑工業(yè)大學(xué)這樣有效地將這三大學(xué)科結(jié)合起來，這是該機(jī)構(gòu)在激烈的競爭中保持領(lǐng)先地位的獨(dú)特優(yōu)勢，有助于推動未來神經(jīng)技術(shù)的發(fā)展。

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https://www.tum.de/en/news-and-events/all-news/press-releases/details/brain-computer-interface-for-a-patient-with-quadriplegia

FDA批準(zhǔn)羅氏新血液測試：助力初級保健排除阿爾茨海默病

美國食品藥品監(jiān)督管理局（FDA）近日批準(zhǔn)了由羅氏診斷公司（Roche Diagnostics）與禮來公司（Eli Lilly）合作開發(fā)的 Elecsys pTau181 血液檢測，旨在幫助臨床醫(yī)生判斷年齡在 55 歲及以上、出現(xiàn)早期認(rèn)知能力下降跡象的成年人，其記憶問題是否由阿爾茨海默病引起。該測試通過測量血漿中 pTau181 蛋白質(zhì)的水平來運(yùn)作。研究人員指出，pTau181 是一種生物標(biāo)志物，其較高水平與阿爾茨海默病和其他腦部疾病相關(guān)。羅氏診斷北美公司總裁兼首席執(zhí)行官 Brad Moore 強(qiáng)調(diào)，通過將基于血液的阿爾茨海默病生物標(biāo)志物檢測引入初級保健，能夠使患者及其臨床醫(yī)生更快地獲得答案，并支持更早期的干預(yù)治療。

根據(jù)羅氏公司提供的數(shù)據(jù)，在一項涉及 312 名受試者的研究中，Elecsys pTau181 測試在排除阿爾茨海默病方面表現(xiàn)出高度的準(zhǔn)確性，排除率達(dá)到了 97.9%。羅氏診斷公司醫(yī)學(xué)和科學(xué)事務(wù)總監(jiān) Laura Parnas 表示，當(dāng)檢測結(jié)果為陰性時，患者極大概率未患有阿爾茨海默病相關(guān)的病理。不過，研究人員同時提醒，該測試主要作為一種初步的“排除”工具。Laura Parnas 補(bǔ)充道，對于檢測結(jié)果呈陽性的患者，仍需要進(jìn)行進(jìn)一步的臨床調(diào)查以及針對淀粉樣蛋白病理的確認(rèn)測試，才能最終確診為阿爾茨海默病。值得注意的是，這是繼今年五月 FDA 批準(zhǔn) Fujirebio 公司的 Lumipulse 檢測后，該機(jī)構(gòu)批準(zhǔn)的第二項用于阿爾茨海默病評估的血液檢測。

阿爾茨海默病專家普遍認(rèn)為此次批準(zhǔn)是向前邁出的重要一步，尤其對于擴(kuò)大早期診斷工具的應(yīng)用具有重大意義。阿爾茨海默病協(xié)會主席兼首席執(zhí)行官 Joanne Pike 認(rèn)為，在初級保健環(huán)境中使用這種排除性工具，有助于未患病者迅速找到認(rèn)知癥狀的根源，同時確保潛在患者能夠被轉(zhuǎn)介進(jìn)行明確診斷和早期治療。然而，預(yù)防神經(jīng)病學(xué)家和阿爾茨海默病研究員 Dr. Richard Isaacson 博士提醒，盡管多種檢測選擇能夠提供更廣泛的腦健康理解，但在大規(guī)模采用這些血液檢測時必須保持謹(jǐn)慎，以應(yīng)對潛在的假陽性。他強(qiáng)調(diào)，臨床實踐中通常需要一系列檢測指標(biāo)的綜合評估，而非依賴單一的生物標(biāo)志物，且醫(yī)學(xué)界仍在學(xué)習(xí)如何更好地使用并將這些檢測結(jié)果應(yīng)用于臨床。

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https://diagnostics.roche.com/us/en/news-listing/2025/fda-cleared-ptau181-alzheimers-blood-test.html

谷歌旗艦視頻模型Veo 3.1深夜重磅升級，邁入“導(dǎo)演級”精控時代

谷歌近日推出了其旗艦視頻生成模型Veo的3.1版本更新，此次迭代的核心目標(biāo)在于實現(xiàn)更強(qiáng)的“導(dǎo)演級”精控。研究人員指出，Veo 3.1聚焦于兩大核心能力：顯著增強(qiáng)的敘事與音頻控制，以及更豐富的輸入與編輯功能，如首尾幀與多圖參考。這些升級使得生成的視頻在畫質(zhì)、音畫同步和整體電影質(zhì)感方面都有所提升。Veo 3.1目前已全面接入谷歌的人工智能開發(fā)接口和人工智能開發(fā)平臺（Vertex AI），用戶可以直接通過谷歌的AI電影制作工具Flow或者多模態(tài)大模型Gemini中，體驗這些精細(xì)化的視頻生成能力。

Veo 3.1在技術(shù)規(guī)格上實現(xiàn)了多項關(guān)鍵突破。模型支持高達(dá)1080p分辨率和24幀/秒（fps）的視頻輸出，基礎(chǔ)片段雖然仍為8秒，但通過“延長”功能（Extend），視頻長度最長可擴(kuò)展至148秒。該版本大幅提升了故事的連續(xù)性，能夠通過繼承前一個片段的最后一秒，確保背景、人物和動作在連續(xù)鏡頭中的高度一致性。此外，新功能允許用戶僅提供起始和結(jié)束畫面，Veo即可自動生成帶有宏大轉(zhuǎn)場的無縫視頻。Flow作為Veo驅(qū)動的平臺，在短短五個月內(nèi)，用戶已生成超過2.75億個視頻，此次更新還推出了Flow TV等頻道化功能，用于展示用戶制作的創(chuàng)意短片和微電影（Short Films）。

盡管Veo 3.1引入了精細(xì)的控制功能，例如首尾幀和多圖參考，但研究人員認(rèn)為這次更新更偏向于一次功能性的小幅調(diào)整（微調(diào)），而非顛覆性的大版本迭代。雖然基礎(chǔ)物理表現(xiàn)相較于Veo 3有所改善，但成片質(zhì)感上的進(jìn)步依然有限，尤其在處理復(fù)雜的人物表演或精細(xì)的場景調(diào)度時，仍存在不足之處。專業(yè)評價指出，原生視頻時長仍偏短，且音頻提升效果并不顯著。不過，這次對精控能力的加強(qiáng)為未來的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)，業(yè)界普遍期待谷歌能在今年年底，配合其下一代多模態(tài)大模型（Gemini 3）系列發(fā)布時，推出更具突破性的旗艦版本。

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https://deepmind.google/models/veo/

螞蟻開源萬億級思考模型，AI推理能力大突破

螞蟻集團(tuán)正式發(fā)布了萬億參數(shù)思考模型Ring-1T，標(biāo)志著開源AI領(lǐng)域正式邁入了萬億參數(shù)時代。Ring-1T基于同集團(tuán)此前發(fā)布的萬億參數(shù)通用大模型Ling-1T的架構(gòu)，并使用了超過20T高質(zhì)量語料進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，重點針對推理能力進(jìn)行了強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練。該模型在多項權(quán)威基準(zhǔn)測試中迅速取得開源領(lǐng)先地位，包括數(shù)學(xué)競賽（AIME 25、HMMT 25）、代碼生成、邏輯推理（ARC-AGI-v1）和醫(yī)療問答（HealthBench）。尤其值得注意的是，在衡量高難度真實用戶查詢能力的Arena-Hard V2基準(zhǔn)測試中，Ring-1T的成功率高達(dá)81.59%，這一成績已經(jīng)與閉源巨頭OpenAI的GPT-5-Thinking(High)的得分十分接近，顯示出其強(qiáng)大的通用與推理潛力。

為了驗證Ring-1T的深度推理上限，研究人員將其集成至多智能體框架AWorld中，并在頂級國際競賽中進(jìn)行了測試。在國際數(shù)學(xué)奧賽（IMO）2025測試中，Ring-1T成功達(dá)到了銀牌水平，解決了6道題中的4道；在國際大學(xué)生程序設(shè)計競賽（ICPC）2025世界總決賽中，Ring-1T解決了5個問題，表現(xiàn)超越了Gemini 2.5 Pro。模型在實際應(yīng)用演示中，也展現(xiàn)出強(qiáng)大的復(fù)雜任務(wù)處理能力，例如生成可交互的3D動畫網(wǎng)頁和進(jìn)行精確的物理模擬。在解決數(shù)字密碼算術(shù)謎題等需要長時間、多變量邏輯枚舉的任務(wù)時，Ring-1T的思考過程不僅迅速，而且邏輯清晰，進(jìn)一步證明了其思考引擎的卓越性能。

Ring-1T的成功得益于螞蟻集團(tuán)在萬億級模型訓(xùn)練和系統(tǒng)工程方面的創(chuàng)新。該模型采用了基于Ling 2.0架構(gòu)的高度稀疏Mixture of Experts (MoE)（混合專家模型，一種通過激活模型特定部分來高效處理數(shù)據(jù)的架構(gòu)），并通過“LongCoT-SFT+RLVR+RLHF”多階段訓(xùn)練顯著提升了推理能力。為應(yīng)對如此龐大模型在強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練中固有的不穩(wěn)定挑戰(zhàn)，研究人員研發(fā)了專有的IcePop（棒冰算法）（一種通過雙向遮罩和剪裁來減輕訓(xùn)練精度差異，確保長周期穩(wěn)定訓(xùn)練的算法）。此外，螞蟻集團(tuán)自研的高性能強(qiáng)化學(xué)習(xí)系統(tǒng)ASystem，以及已開源的全異步強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練系統(tǒng)AReaL，共同保障了MoE架構(gòu)能平穩(wěn)地從百億參數(shù)擴(kuò)展到萬億參數(shù)規(guī)模。

-1T

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蘋果M5問世：AI算力暴增6倍

蘋果公司近日正式發(fā)布了新一代自研芯片 M5，該芯片基于第三代 3 納米制程（N3P，臺積電的先進(jìn)制造工藝節(jié)點）打造，并在人工智能計算、圖形處理和能效方面實現(xiàn)了全面升級。M5 芯片將率先搭載于新款 14 英寸 MacBook Pro、iPad Pro 和 Apple Vision Pro 等設(shè)備。其核心亮點在于AI性能的顯著提升，每個圖形處理器（GPU）核心首次集成了專屬的神經(jīng)加速器（Neural Accelerator，用于加速人工智能工作負(fù)載）。研究人員指出，M5的峰值 GPU AI 計算性能相較于前代 M4 提升了四倍以上，相比 M1 芯片更是達(dá)到了六倍以上。這一架構(gòu)革新極大地提高了在設(shè)備本地運(yùn)行大型語言模型或擴(kuò)散模型的效率和響應(yīng)速度，例如在 Draw Things 或 webAI 等本地 AI 應(yīng)用中，用戶將體驗到更快的生成速度。

除了強(qiáng)大的 AI 算力外，M5 的圖形處理能力也實現(xiàn)顯著躍升。新款 GPU 架構(gòu)相較 M4 帶來了最高 30% 的圖形性能提升，并配備了第三代光線追蹤引擎（Ray Tracing Engine，一種渲染技術(shù)，用于生成逼真的光影效果），使其在啟用光追場景下的性能提升高達(dá) 45%。同時，第二代動態(tài)緩存架構(gòu)（Dynamic Caching Architecture，優(yōu)化 GPU 資源分配的機(jī)制）的使用，確保了更流暢的游戲畫面和更逼真的 3D 渲染效果。在 Apple Vision Pro 上，M5 還提升了 micro-OLED 顯示性能。在中央處理器（CPU）方面，M5 采用 10 核設(shè)計，多線程性能比 M4 提升最高 15%，且其全新的 16 核神經(jīng)引擎進(jìn)一步與 CPU、GPU 內(nèi)的神經(jīng)加速器協(xié)同工作，提升了 Apple Intelligence 等系統(tǒng)級 AI 功能的運(yùn)行效率。

M5的統(tǒng)一內(nèi)存（Unified Memory，CPU 和 GPU 共享的內(nèi)存池）帶寬大幅提升至 153GB/s，比 M4 高出約 30%，比 M1 高出兩倍多。更高的內(nèi)存帶寬能支持在本地設(shè)備上運(yùn)行更大規(guī)模的 AI 模型，也顯著提高了多線程應(yīng)用和專業(yè)創(chuàng)意軟件的運(yùn)行效率。值得注意的是，蘋果在官方宣傳中頻繁將 M5 的性能指標(biāo)與 M1 芯片進(jìn)行對比，研究人員認(rèn)為這暗示了 M5 的主要目標(biāo)升級群體正是那些仍在使用 M1 系列設(shè)備的現(xiàn)有用戶。盡管 M5 實現(xiàn)了多項飛躍，但研究人員提醒，對于追求更高性能、需要 M4 Pro/Max 級別性能的用戶，可能需要繼續(xù)等待尚未發(fā)布的 M5 Pro/Max 版本，或者期待網(wǎng)傳將采用 2 納米制程（2nm process）的 M6 芯片系列，預(yù)計這些高端芯片版本將在未來一年內(nèi)陸續(xù)發(fā)布。

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https://www.apple.com/newsroom/2025/10/apple-unleashes-m5-the-next-big-leap-in-ai-performance-for-apple-silicon/

Claude Haiku 4.5發(fā)布：性能比肩頂尖模型，價格僅三分之一

最新的小型模型Claude Haiku 4.5已向所有用戶開放。研究人員指出，該模型在編碼性能方面已達(dá)到先前尖端模型Claude Sonnet 4的水平，并在衡量真實世界編碼任務(wù)的SWE-bench Verified基準(zhǔn)測試中有所超越。Haiku 4.5實現(xiàn)了性能的極大提升與成本的顯著下降。其使用成本僅為Sonnet 4的三分之一，處理速度則提升了一倍以上，使其成為聊天助理和結(jié)對編程（Pair Programming，兩名程序設(shè)計師共同編程）等低延遲實時任務(wù)的理想選擇。

Claude Haiku 4.5提供了極具成本效益的近前沿性能選項。該模型支持與功能更強(qiáng)大的前沿模型Claude Sonnet 4.5協(xié)同工作，實現(xiàn)高效的多智能體系統(tǒng)架構(gòu)。Sonnet 4.5可負(fù)責(zé)分解復(fù)雜問題，隨后調(diào)度多個Haiku 4.5實例并行處理子任務(wù)。開發(fā)者可通過API、Amazon Bedrock以及Google Cloud的Vertex AI等平臺訪問該模型，以最經(jīng)濟(jì)的價格點替代了舊版本模型，滿足快速原型設(shè)計等需求。

在安全性評估方面，研究人員對Haiku 4.5進(jìn)行了詳細(xì)的對齊性評估。結(jié)果顯示，該模型在錯位行為（Misaligned Behaviors）的總發(fā)生率上統(tǒng)計學(xué)顯著低于更強(qiáng)大的Sonnet 4.5和Opus 4.1，被認(rèn)為是迄今為止最安全的模型。因此，Haiku 4.5被發(fā)布在AI安全等級2（ASL-2）標(biāo)準(zhǔn)之下，相較于Sonnet 4.5和Opus 4.1的ASL-3更為寬松，這反映了該模型在產(chǎn)生化學(xué)、生物、放射性及核（CBRN）武器相關(guān)風(fēng)險方面的有限性。

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AI 驅(qū)動科學(xué)

Nature：AI助力神經(jīng)科學(xué)家精確定位大腦決策瞬間

大腦如何以及何時最終做出決定并忽略新信息？普林斯頓大學(xué)的 Thomas Zhihao Luo、Timothy Doyeon Kim 和 Carlos D. Brody 團(tuán)隊借助人工智能，通過分析大鼠的神經(jīng)活動，首次精確定位了決策“承諾時刻”的神經(jīng)生物標(biāo)志物，揭示了大腦從信息處理轉(zhuǎn)向內(nèi)部決斷的動態(tài)轉(zhuǎn)變過程。

?刺激抵消后神經(jīng)反應(yīng)的變化與運(yùn)動起始的相關(guān)性比刺激抵消后更密切。Credit: Nature (2025).

研究中，團(tuán)隊首先訓(xùn)練大鼠完成一項聽覺任務(wù)，即判斷哪側(cè)揚(yáng)聲器發(fā)出的咔噠聲更多以獲得獎勵。在此期間，他們同步記錄了大鼠額葉皮層中數(shù)百個神經(jīng)元的活動。為了解析這些復(fù)雜的數(shù)據(jù)，研究人員開發(fā)了一種無監(jiān)督的深度學(xué)習(xí)工具，該工具可以在沒有任何預(yù)設(shè)指令的情況下，自主識別神經(jīng)活動中的顯著模式。AI分析揭示，大腦的決策過程分為兩個截然不同的階段。在第一階段，神經(jīng)活動主要由外部聲音信號驅(qū)動，忠實地處理傳入信息。然而在某個關(guān)鍵點，神經(jīng)系統(tǒng)會發(fā)生一次急劇的動態(tài)轉(zhuǎn)變，進(jìn)入第二階段。在這一階段，大腦的活動模式變得“自主”，仿佛已經(jīng)“鎖定”了選擇，不再受新的外部信息影響。研究者將這個轉(zhuǎn)變點定義為神經(jīng)推斷的承諾時刻（neurally inferred time of commitment, nTc）。進(jìn)一步的行為分析證實了這一發(fā)現(xiàn)：在nTc之前出現(xiàn)的聲音線索會影響大鼠的最終選擇，而在此之后出現(xiàn)的線索則幾乎被完全忽略。這一發(fā)現(xiàn)不僅為理解決策的神經(jīng)基礎(chǔ)提供了新視角，也可能為研究注意力缺陷多動癥（ADHD）或精神分裂癥等疾病提供線索。研究發(fā)表在 Nature 上。

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Luo, Thomas Zhihao, et al. “Transitions in Dynamical Regime and Neural Mode during Perceptual Decisions.” Nature, Sept. 2025, pp. 1–11. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-025-09528-4

眼動追蹤結(jié)合AI，有望在阿爾茨海默病癥狀出現(xiàn)前數(shù)年實現(xiàn)精準(zhǔn)檢測

如何能在阿爾茨海默病癥狀出現(xiàn)前就發(fā)現(xiàn)它？針對當(dāng)前診斷方法昂貴且滯后的問題，英國思克萊德大學(xué)（University of Strathclyde）的 Mario Parra Rodriguez 及其合作者 Gerardo Fernández, Francisco Lopera 等人開發(fā)了一種創(chuàng)新方案。他們結(jié)合眼動追蹤與人工智能，成功實現(xiàn)了對遺傳性阿爾茨海默病無癥狀攜帶者的高精度識別。

?Credit: Brain Communications (2025).

研究團(tuán)隊采用了一種名為視覺短期記憶綁定任務(wù)（Visual Short-Term Memory Binding Task，一種評估認(rèn)知功能的測試），并利用 ViewMind Atlas 系統(tǒng)同步追蹤參與者完成任務(wù)時的細(xì)微眼球運(yùn)動。研究對象是來自哥倫比亞的一個特殊家族隊列，這些成員攜帶一種會導(dǎo)致100%發(fā)病的阿爾茨海默病基因突變。通過運(yùn)用隨機(jī)森林模型對眼動數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，系統(tǒng)能夠?qū)W習(xí)并識別出與疾病相關(guān)的獨(dú)特眼動模式。結(jié)果顯示，該技術(shù)在識別已出現(xiàn)癥狀的患者時，準(zhǔn)確率達(dá)到了100%；更重要的是，在識別那些攜帶致病基因但尚未出現(xiàn)任何臨床癥狀的個體時，準(zhǔn)確率也高達(dá)96%。這一表現(xiàn)顯著優(yōu)于傳統(tǒng)的認(rèn)知測試方法，后者在識別無癥狀攜帶者方面準(zhǔn)確率僅為73%。這表明，眼球運(yùn)動中包含了大腦功能變化的早期微妙信號，而AI能夠有效捕捉這些信號，從而提供了一種強(qiáng)大、無創(chuàng)的數(shù)字生物標(biāo)志物，有望徹底改變阿爾茨海默病的早期篩查和預(yù)防策略。研究發(fā)表在 Brain Communications 上。

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Fernández, Gerardo, et al. “Eye Movements Powered by Artificial Intelligence Identify Asymptomatic Carriers of Familial Alzheimer’s Disease.” Brain Communications, vol. 7, no. 5, Sept. 2025. academic.oup.com, https://doi.org/10.1093/braincomms/fcaf370

AI賦能日常物品，訂書機(jī)也能主動“遞”給你

如何讓AI助手從數(shù)字屏幕走向物理現(xiàn)實，并無縫融入生活？卡內(nèi)基梅隆大學(xué)人機(jī)交互研究所的 Alexandra Ion, Violet Han 及其同事開發(fā)了一套創(chuàng)新系統(tǒng)。他們利用人工智能和機(jī)器人技術(shù)，成功將訂書機(jī)、刀具等日常物品轉(zhuǎn)變?yōu)槟軌蛴^察、預(yù)測并主動滿足用戶需求的智能助手。

該研究的核心是一種“非侵入式物理AI”框架，它遵循“感知-推理-行動”的邏輯。首先，系統(tǒng)通過頂置攝像頭進(jìn)行感知，并利用視覺語言模型將用戶所處的環(huán)境和活動實時翻譯成文字描述。接著，這些描述被送入一個大型語言模型，由它進(jìn)行推理，分析用戶的行為并預(yù)測其下一步可能的目標(biāo)，例如“用戶正準(zhǔn)備整理文件，需要訂書機(jī)”。最后，系統(tǒng)將指令發(fā)送給被改造的日常物品，使其行動。這些物品被安裝在微型輪式機(jī)器人平臺上，能夠根據(jù)指令在桌面上自主移動，從而在恰當(dāng)?shù)臅r機(jī)提供幫助——比如訂書機(jī)自動滑到用戶手邊，或是一把刀在檢測到危險時悄悄移開。團(tuán)隊通過多個場景驗證了系統(tǒng)的有效性，并評估了其預(yù)測用戶意圖的準(zhǔn)確性，結(jié)果與人類判斷高度一致。這項工作展示了將智能分布于日常物品中的巨大潛力，讓物理世界的輔助變得和數(shù)字世界一樣智能和自然。研究成果在 2025年 ACM 用戶界面軟件和技術(shù)研討會（ACM Symposium on User Interface Software and Technology）上發(fā)表。

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Han, Violet Yinuo, et al. “Towards Unobtrusive Physical AI: Augmenting Everyday Objects with Intelligence and Robotic Movement for Proactive Assistance.” Proceedings of the 38th Annual ACM Symposium on User Interface Software and Technology [New York, NY, USA], UIST ’25, 2025, pp. 1–16. ACM Digital Library, https://doi.org/10.1145/3746059.3747726

AI新工具M(jìn)etaSeg大幅提升醫(yī)學(xué)圖像分割效率

醫(yī)學(xué)圖像分割是精準(zhǔn)醫(yī)療的關(guān)鍵，但主流AI模型U-Nets訓(xùn)練成本高昂。萊斯大學(xué)的Kushal Vyas、Ashok Veeraraghavan和Guha Balakrishnan團(tuán)隊開發(fā)了一種名為MetaSeg的新型AI框架，它在實現(xiàn)同等精度的前提下，將模型效率提升了90%，為醫(yī)學(xué)成像領(lǐng)域帶來了變革性方案。

傳統(tǒng)上，醫(yī)學(xué)圖像分割（medical image segmentation）嚴(yán)重依賴像U-nets這樣的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，但其龐大的參數(shù)量和數(shù)據(jù)需求限制了應(yīng)用。MetaSeg則另辟蹊徑，它基于兩大核心技術(shù)：隱式神經(jīng)表征（implicit neural representation, INR）和元學(xué)習(xí)。INR將一張復(fù)雜的醫(yī)學(xué)圖像視為一個連續(xù)的數(shù)學(xué)函數(shù)，能用極少的參數(shù)精確表示圖像中每個像素的細(xì)節(jié)。然而，單個INR模型通常難以泛化到新圖像上。為克服此局限，研究團(tuán)隊引入了元學(xué)習(xí)（一種讓模型“學(xué)會如何學(xué)習(xí)”的策略）。通過這種訓(xùn)練，MetaSeg能夠快速適應(yīng)一張全新的、從未見過的腦部MRI圖像，并直接解碼出其中不同解剖結(jié)構(gòu)的標(biāo)簽。實驗結(jié)果表明，MetaSeg的分割準(zhǔn)確率與U-Nets相當(dāng)，但模型參數(shù)量卻驚人地減少了90%。這項成果不僅大幅降低了AI輔助診斷的計算成本，也為資源有限的醫(yī)療環(huán)境提供了高性能的解決方案。研究發(fā)表在 Lecture Notes in Computer Science 上。

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Vyas, Kushal, et al. “Fit Pixels, Get Labels: Meta-Learned Implicit Networks for Image Segmentation.” Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention – MICCAI 2025, edited by James C. Gee et al., Springer Nature Switzerland, 2026, pp. 194–203. Springer Link, https://doi.org/10.1007/978-3-032-04947-6_19

哈佛團(tuán)隊用橡皮筋教會機(jī)器人思考

哈佛大學(xué)約翰·A·保爾森工程與應(yīng)用科學(xué)學(xué)院的 Leon M. Kamp 和 Katia Bertoldi 等研究人員，提出了一種全新的機(jī)器人設(shè)計理念。他們成功展示了如何將智能直接“編織”進(jìn)機(jī)器人的物理結(jié)構(gòu)中，創(chuàng)造出一種僅靠橡皮筋和機(jī)械原理就能自主導(dǎo)航的機(jī)器人。

?一個簡單的機(jī)器人，其機(jī)械結(jié)構(gòu)中嵌入了智能編程。Credit: Harvard John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences

研究團(tuán)隊的核心理念是實現(xiàn)物理智能，即讓機(jī)器人的形態(tài)和材料本身具備計算和決策能力。他們構(gòu)建了一個極簡的欠驅(qū)動（underactuated，即驅(qū)動器數(shù)量少于其自由度）機(jī)器人，它由幾個塑料塊和杠桿組成，唯一的動力源是一個電機(jī)，而連接部件的“程序”則是一組精心布置的橡皮筋。這些橡皮筋的拉伸狀態(tài)為機(jī)器人的每一種可能動作都設(shè)定了不同的能量成本。在單一電機(jī)的驅(qū)動下，整個機(jī)械結(jié)構(gòu)會自發(fā)地沿著總能量成本最低的路徑運(yùn)動，從而形成一套預(yù)設(shè)的動作序列。更巧妙的是，這個“程序”是可被環(huán)境被動修改的。當(dāng)機(jī)器人前端的天線碰到障礙物時，物理接觸產(chǎn)生的力會改變系統(tǒng)的能量平衡，迫使機(jī)器人切換到另一套能量最低的動作序列，比如轉(zhuǎn)向。通過這種方式，機(jī)器人無需任何電子傳感器或軟件算法，就能自主地在迷宮中穿行并避開障礙。團(tuán)隊還利用相同原理設(shè)計了一個能按質(zhì)量自動分揀物體的裝置，進(jìn)一步驗證了這種設(shè)計的潛力。研究發(fā)表在 PNAS 上。

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Kamp, Leon M., et al. “Reprogrammable Sequencing for Physically Intelligent Underactuated Robots.” Proceedings of the National Academy of Sciences, vol. 122, no. 38, Sept. 2025, p. e2508310122. pnas.org (Atypon), https://doi.org/10.1073/pnas.2508310122

利用遷移學(xué)習(xí)，新腦機(jī)接口可解碼不同患者的語音

如何讓腦機(jī)接口幫助因腦損傷而失語的患者開口說話？傳統(tǒng)技術(shù)因需大量個體化訓(xùn)練而受限。德克薩斯大學(xué)健康休斯頓分校的 Nitin Tandon 及其團(tuán)隊開發(fā)了一種新方法，通過遷移學(xué)習(xí)技術(shù)，創(chuàng)建了一個能“共享”大腦信號的通用語音解碼器，顯著提高了腦機(jī)接口的效率和適用性。

該研究摒棄了為每位患者從零開始訓(xùn)練模型的傳統(tǒng)模式，轉(zhuǎn)而采用一種更高效的跨受試者遷移學(xué)習(xí)方法。研究團(tuán)隊首先利用微創(chuàng)立體腦電圖（sEEG）記錄了25名癲癇患者在念繞口令時的大腦活動，這種復(fù)雜任務(wù)能最大化地激活語音相關(guān)的神經(jīng)信號。接著，他們使用一個序列到序列模型，將這些復(fù)雜的腦電波解碼成構(gòu)成語音的最小單位——音素（phonemes）。研究的核心突破在于，團(tuán)隊利用來自多名參與者的數(shù)據(jù)構(gòu)建了一個共享的群體模型，這個模型學(xué)習(xí)到了人類說話時共通的神經(jīng)活動模式。當(dāng)應(yīng)用于一名新患者時，解碼器只需少量該患者的數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)，便能快速適應(yīng)并實現(xiàn)準(zhǔn)確解碼。結(jié)果表明，這種基于群體訓(xùn)練的解碼器性能遠(yuǎn)超僅依賴個體數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)模型，并且即便在新患者大腦信號覆蓋不全或數(shù)據(jù)量有限的情況下，依然能保持穩(wěn)健的解碼能力。這一進(jìn)展為開發(fā)通用神經(jīng)假體邁出了關(guān)鍵一步，有望讓那些因大腦語言區(qū)受損而無法使用現(xiàn)有技術(shù)的失語癥患者重獲溝通能力。研究發(fā)表在 Nature Communications 上。

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Singh, Aditya, et al. “Transfer Learning via Distributed Brain Recordings Enables Reliable Speech Decoding.” Nature Communications, vol. 16, no. 1, Oct. 2025, pp. 1–12. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-025-63825-0

整理｜ChatGPT

編輯｜丹雀、存源

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Chen Institute與華山醫(yī)院、上海市精神衛(wèi)生中心設(shè)立了應(yīng)用神經(jīng)技術(shù)前沿實驗室、人工智能與精神健康前沿實驗室；與加州理工學(xué)院合作成立了加州理工天橋神經(jīng)科學(xué)研究院。

Chen Institute建成了支持腦科學(xué)和人工智能領(lǐng)域研究的生態(tài)系統(tǒng)，項目遍布?xì)W美、亞洲和大洋洲，包括、、、科研型臨床醫(yī)生獎勵計劃、、等。