█腦科學(xué)動態(tài)

大腦如何分辨香臭？愉悅與厭惡感來自獨立神經(jīng)回路

三分之二慢性疼痛患者通過“美食療法”尋求慰藉

勵志短視頻與冥想在緩解壓力上效果相當(dāng)

沉浸式VR模擬迷幻物質(zhì)效果，提升認知靈活性

越來越多的證據(jù)表明腸道微生物影響心理健康

越看越想賭：賭博直播如何成為抑制與催生賭癮的矛盾體

新一代腦成像技術(shù)如何“點亮”意識的神經(jīng)基礎(chǔ)？

意識之源：計算模型顯示感覺與額葉理論均有證據(jù)支持

█AI行業(yè)動態(tài)

Meta 10億參數(shù)模型 TRIBE 斬獲大腦建模競賽冠軍

百時美施貴寶15億美元收購體內(nèi)CAR-T先驅(qū)Orbital Therapeutics

█AI驅(qū)動科學(xué)

Nature：終結(jié)摩爾定律焦慮？全球首款二維-硅基混合芯片問世

Dragon Hatchling：連接 Transformer 與大腦模型的類腦 AI 架構(gòu)

250個“毒蘋果”就夠了：少量惡意文檔即可“投毒”大型語言模型

AI健康模型在少數(shù)族裔中性能或下降40%

腦機接口結(jié)合機器人步態(tài)訓(xùn)練，有望改善脊髓損傷患者膀胱功能

分層注意力深度學(xué)習(xí)模型大幅提升腦機接口運動想象分類精度

微創(chuàng)植入高密度電極陣列，實現(xiàn)精準(zhǔn)神經(jīng)解碼與刺激

LLM推理成本告別二次方增長：馬爾可夫思考機實現(xiàn)線性擴展

腦科學(xué)動態(tài)

大腦如何分辨香臭？愉悅與厭惡感來自獨立神經(jīng)回路

大腦如何區(qū)分氣味的香臭？日本理化學(xué)研究所（RIKEN）腦科學(xué)中心的 Hokto Kazama 團隊利用果蠅模型，解答了這一基本問題。他們發(fā)現(xiàn)，愉悅和厭惡氣味由大腦中兩套完全獨立且結(jié)構(gòu)不同的神經(jīng)回路進行處理，顛覆了“好”與“壞”是簡單對立的傳統(tǒng)認知。

?光遺傳學(xué)標(biāo)記的側(cè)角神經(jīng)元（綠色）位于大腦神經(jīng)元海（洋紅色）中。Credit: RIKEN

研究團隊首先綜合運用了雙光子顯微鏡與光遺傳學(xué)技術(shù)，以前所未有的分辨率記錄了果蠅大腦高級嗅覺中心——側(cè)角（lateral horn）內(nèi)幾乎所有神經(jīng)元的活動。基于這些數(shù)據(jù)和完整的大腦神經(jīng)元連接圖譜，他們構(gòu)建了一個能夠精確模擬神經(jīng)活動的計算模型。模型和實驗結(jié)果共同揭示，側(cè)角是評估氣味好惡的關(guān)鍵區(qū)域。最令人意外的發(fā)現(xiàn)是，大腦處理愉悅和厭惡氣味的方式并非簡單的“一體兩面”。相反，它們由兩套相互隔離且連接方式迥異的子回路負責(zé)。厭惡氣味的感知依賴于一套相對直接的前饋興奮回路，而愉悅氣味的感知則需要一個更復(fù)雜的回路，其中包含了額外的局部抑制信號。這意味著，在神經(jīng)層面，“愉悅”不僅僅是“厭惡”的缺失。為了驗證這一結(jié)論，研究人員通過光遺傳學(xué)手段精準(zhǔn)地“關(guān)閉”了處理愉悅氣味的局部抑制回路，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，果蠅果然開始躲避一種它們原本喜愛的氣味，這有力地證實了模型的預(yù)測。研究發(fā)表在 Cell 上。

閱讀更多：

Someya, Makoto, et al. “Distinct Circuit Motifs Evaluate Opposing Innate Values of Odors.” Cell, vol. 0, no. 0, Sept. 2025. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.cell.2025.08.032

三分之二慢性疼痛患者通過“美食療法”尋求慰藉

慢性疼痛患者為何傾向于用美食慰藉自己？悉尼科技大學(xué)的 Claudia Roche, Amy Burton 及 Toby Newton-John 團隊研究發(fā)現(xiàn)，超過三分之二的患者會通過進食應(yīng)對疼痛，其首要動機是尋求愉悅體驗，而非單純?yōu)榱朔稚⒆⒁饬蚵楸郧榫w。

研究團隊對141名患有慢性疼痛（指持續(xù)三個月以上的疼痛）的成年人進行了一項在線問卷調(diào)查，以探究他們在疼痛發(fā)作時選擇安慰性進食（comfort eating）背后的心理動機。結(jié)果顯示，超過三分之二的受訪者會通過這種方式應(yīng)對疼痛。出乎意料的是，最主要的原因并非逃避痛苦，而是主動追求積極感受——51.8%的人表示是為了“獲得一次愉悅的體驗”。其次才是“分散注意力”（49.6%）和“減輕情緒”（39%）。

這一發(fā)現(xiàn)揭示了安慰性進食在慢性疼痛管理中的復(fù)雜角色：它不僅是一種消極的應(yīng)對機制，更是在充滿痛苦的生活中尋找片刻歡愉的策略。研究人員指出，高熱量食物本身也可能具有輕微的生物性鎮(zhèn)痛效果。然而，這種短暫的安慰是有代價的。研究中近40%的參與者達到肥胖標(biāo)準(zhǔn)，這凸顯了一個危險的惡性循環(huán)：通過食物緩解疼痛可能導(dǎo)致體重增加，而體重增加又會加劇關(guān)節(jié)壓力和炎癥，使疼痛惡化。因此，研究者呼吁未來的疼痛管理項目應(yīng)整合飲食咨詢，幫助患者建立更健康的應(yīng)對策略。研究發(fā)表在 Journal of Clinical Psychology in Medical Settings 上。

閱讀更多：

Roche, Claudia, et al. “Eating to Feel Better: The Role of Comfort Eating in Chronic Pain.” Journal of Clinical Psychology in Medical Settings, vol. 32, no. 3, Sept. 2025, pp. 460–67. Springer Link, https://doi.org/10.1007/s10880-025-10064-6

勵志短視頻與冥想在緩解壓力上效果相當(dāng)

面對日益普遍的社會壓力，人們是否能找到比冥想更便捷的放松方式？加州大學(xué)圣巴巴拉分校的 Robin Nabi 及其同事，通過一項對千余名成年人的實驗研究發(fā)現(xiàn)，每天觀看幾分鐘精心挑選的勵志短視頻，在減輕壓力方面的效果與引導(dǎo)式冥想相當(dāng)，為“媒體處方”提供了新的科學(xué)證據(jù)。

在這項為期四周的縱向研究中，超過1000名美國成年人被隨機分配到五個不同的小組。在連續(xù)五天里，他們每天分別進行約五分鐘的活動：觀看勵志視頻、觀看喜劇片段、進行引導(dǎo)式冥想（guided meditation）、隨意刷手機，或不進行任何特定媒體活動的對照組。研究團隊通過問卷追蹤了他們在干預(yù)期間及之后長達兩周的壓力和情緒變化。結(jié)果顯示，勵志視頻組和冥想組的減壓效果顯著優(yōu)于其他組，并且兩者效果不相上下。深入分析揭示了其背后的心理機制：這兩種活動都能顯著提升參與者的希望感，而正是這種希望感的增強，有效地降低了壓力水平。更重要的是，這種積極影響并非曇花一現(xiàn)，其減壓效果在干預(yù)結(jié)束后可持續(xù)長達10天。相比之下，雖然喜劇視頻能讓人發(fā)笑，但這種短暫的愉悅并未轉(zhuǎn)化為持久的壓力緩解。這項研究表明，有策略地選擇能激發(fā)希望的媒體內(nèi)容，可以成為一種簡單、易行且有效的日常壓力管理工具。研究發(fā)表在 Psychology of Popular Media 上。

閱讀更多：

Nabi, Robin L., et al. “Media versus Meditation: A Comparison of the Stress-Relieving Benefits of Multiple Media Experiences.” Psychology of Popular Media [US], 2025. APA PsycNet, https://doi.org/10.1037/ppm0000623

沉浸式VR模擬迷幻物質(zhì)效果，提升認知靈活性

如何安全地利用迷幻物質(zhì)的治療潛力？來自意大利圣心天主教大學(xué)的 Giuseppe Riva, Giulia Brizzi, 和 Chiara Pupillo 團隊，通過結(jié)合虛擬現(xiàn)實與人工智能開發(fā)了一種名為 Cyberdelics 的數(shù)字替代方案，成功模擬了迷幻體驗并觀察到其對認知和情緒的積極影響。

?本研究采用了沉浸式體驗。底部面板展示了實驗條件（HVVE 條件）的屏幕截圖，頂部面板展示了用戶在對照條件（原版《秘密花園》）下看到的內(nèi)容。 Credit: Dialogues in Clinical Neuroscience (2025).

該研究邀請了50名健康志愿者，讓他們分別沉浸在兩個10分鐘的VR環(huán)境中：一個標(biāo)準(zhǔn)版的放松視頻《秘密花園》，以及一個利用谷歌DeepDream算法處理后充滿迷幻視覺效果的“幻覺”版本。研究團隊在體驗前后系統(tǒng)評估了參與者的認知靈活性、情緒狀態(tài)及心率等生理指標(biāo)。結(jié)果顯示，與觀看標(biāo)準(zhǔn)視頻相比，體驗了“幻覺”版VR的參與者，其認知靈活性和抑制控制得到了顯著增強。有趣的是，兩種VR體驗都能有效降低參與者的焦慮水平和心率，使他們進入一種“清醒放松”的狀態(tài)。這項研究證實，這種被稱為幻覺視覺虛擬體驗的數(shù)字工具，能夠安全地復(fù)制迷幻藥物的部分有益效果，為治療難治性抑郁癥、創(chuàng)傷后應(yīng)激障礙等精神疾病開辟了全新的非藥物干預(yù)途徑。研究發(fā)表在 Dialogues in Clinical Neuroscience 上。

閱讀更多：

Brizzi, Giulia, et al. “Cyberdelics: Virtual Reality Hallucinations Modulate Cognitive-Affective Processes.” Dialogues in Clinical Neuroscience, vol. 27, no. 1, Dec. 2025, pp. 1–12. Taylor and Francis+NEJM, https://doi.org/10.1080/19585969.2025.2499459

越來越多的證據(jù)表明腸道微生物影響心理健康

精神健康障礙是全球性的健康危機，但現(xiàn)有療法對許多患者效果不佳。南澳大利亞大學(xué)的 Srinivas Kamath 和 Paul Joyce 等研究人員通過一篇綜述性文章，系統(tǒng)梳理了腸道微生物與大腦健康的聯(lián)系，提供了迄今最有力的證據(jù)，證明腸道變化可以直接影響大腦化學(xué)，為開發(fā)新型療法奠定了基礎(chǔ)。

?關(guān)于腸道菌群在心理健康中的作用，兩種相互競爭的觀點示意圖。Credit: Nature Mental Health (2025).

該研究系統(tǒng)地綜合了腸-腦軸領(lǐng)域的現(xiàn)有證據(jù)。研究人員發(fā)現(xiàn)，來自動物模型的證據(jù)具有很強的說服力，證實了腸道微生物的改變可以直接引起大腦化學(xué)、應(yīng)激反應(yīng)和行為的變化，這為因果關(guān)系提供了支持。在人類研究中，盡管主要是相關(guān)性證據(jù)，但也明確觀察到抑郁癥和精神分裂癥等疾病患者的腸道菌群模式存在顯著紊亂。

更令人鼓舞的是，一些新興的干預(yù)手段已在早期試驗中顯現(xiàn)潛力。例如，通過補充益生菌、調(diào)整飲食結(jié)構(gòu)或進行糞便微生物群移植等方式來調(diào)節(jié)腸道菌群，能夠有效改善部分患者的情緒和焦慮癥狀。研究還發(fā)現(xiàn)，精神科藥物本身也會影響腸道微生物的組成，這揭示了腸道與大腦之間復(fù)雜的雙向互動關(guān)系。研究人員總結(jié)道，這些發(fā)現(xiàn)可能徹底改變我們診斷和治療精神疾病的方式，基于微生物組的療法有望成為一種安全、經(jīng)濟且易于推廣的輔助治療新選擇。研究發(fā)表在 Nature Mental Health 上。

閱讀更多：

Kamath, Srinivas, et al. “Distinguishing the Causative, Correlative and Bidirectional Roles of the Gut Microbiota in Mental Health.” Nature Mental Health, vol. 3, no. 10, Oct. 2025, pp. 1137–51. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s44220-025-00498-0

越看越想賭：賭博直播如何成為抑制與催生賭癮的矛盾體

賭博直播為何能吸引大量年輕人，又隱藏著哪些風(fēng)險？英國研究者 Chelsea Hughes, Jamie Torrance, Simon Dymond 和 Glen Dighton 對年輕觀眾進行了深入訪談。研究揭示了一個復(fù)雜的悖論：觀眾在直播中尋求社交聯(lián)系和替代性快感，但這種行為往往會激發(fā)更強烈的賭博沖動，帶來潛在傷害。

研究團隊對15名經(jīng)常觀看賭博直播的英國年輕人進行了定性訪談。分析發(fā)現(xiàn)，賭博直播的吸引力遠超賭博本身。首先，觀眾通過與主播的互動，形成了強烈的類社會關(guān)系，在直播社區(qū)中找到了歸屬感，并從主播的高風(fēng)險投注中獲得了替代性興奮（vicarious excitement）。其次，平臺的互動設(shè)計功不可沒，諸如“頻道積分”競猜等游戲化功能，將原本被動的觀看行為轉(zhuǎn)變?yōu)橐环N主動的、基于社區(qū)的參與，極大地增強了用戶忠誠度。然而，研究也揭示了其陰暗面，即“沖動與傷害悖論”。許多受訪者表示，他們觀看直播是為了“解癮”，試圖通過觀看別人賭博來抑制自己的沖動，但結(jié)果卻適得其反。直播中持續(xù)的賭博刺激和主播的推廣，反而加劇了他們的賭博欲望，導(dǎo)致實際賭博行為增加。受訪者也清醒地認識到主播們使用了具有欺騙性的營銷手段。研究發(fā)表在 Addiction Research & Theory 上。

閱讀更多：

Hughes, Chelsea, et al. “The Experiences and Engagement Patterns of Young Adults Who Regularly View Gambling Livestreams: A Qualitative Interview Study.” Addiction Research & Theory, vol. 0, no. 0, pp. 1–13. Taylor and Francis+NEJM, https://doi.org/10.1080/16066359.2025.2567270

新一代腦成像技術(shù)如何“點亮”意識的神經(jīng)基礎(chǔ)？

意識的神經(jīng)基礎(chǔ)長期停留在宏觀網(wǎng)絡(luò)層面，微觀的神經(jīng)回路機制仍是未解之謎。Andrew R. Dykstra, Yunkai Zhu 等研究者發(fā)表了一篇觀點文章，系統(tǒng)闡述了如何利用前沿神經(jīng)影像技術(shù)和計算模型，在人類中檢驗源于動物研究的核心意識回路理論，旨在連接微觀細胞活動與宏觀意識體驗。

該文聚焦于兩大前沿的意識回路理論：頂端放大理論（Apical Amplification Theory, AAT）與樹突整合理論（Dendritic Integration Theory, DIT）。這兩個理論均認為，大腦皮層第5b層錐體神經(jīng)元（L5b pyramidal neurons）是意識形成的關(guān)鍵節(jié)點，其頂端的樹突結(jié)構(gòu)負責(zé)接收來自高級腦區(qū)或丘腦的反饋信號，并以此“放大”或“整合”來自底層的感覺輸入，這一過程被認為是意識體驗產(chǎn)生的必要條件。

為了在人類中直接驗證這些微觀層面的假設(shè)，作者提出了一套整合性的研究框架。該框架的核心是結(jié)合多種先進技術(shù)：利用高精度腦磁圖以毫秒級精度追蹤皮層不同深度的神經(jīng)電流；借助超高場功能磁共振成像以亞毫米級分辨率“看清”特定任務(wù)中皮層各層的活動變化；并利用生物物理建模搭建從微觀回路活動到宏觀腦信號的橋梁。通過這套組合拳，科學(xué)家們將能夠首次在人類被試中直接檢驗“頂端樹突的信號放大是否是意識產(chǎn)生的標(biāo)志”這類具體的科學(xué)問題。作者指出，近期已有部分研究的發(fā)現(xiàn)與這些理論的預(yù)測相符。這個研究框架為意識科學(xué)從宏觀描述走向微觀機制驗證提供了清晰的路線圖。研究發(fā)表在 Trends in Cognitive Sciences 上。

閱讀更多：

“Testing Circuit-Level Theories of Consciousness in Humans.” Trends in Cognitive Sciences, Sept. 2025. www.sciencedirect.com, https://doi.org/10.1016/j.tics.2025.08.012

意識之源：計算模型顯示感覺與額葉理論均有證據(jù)支持

意識究竟產(chǎn)生于大腦的哪個部位？這一直是神經(jīng)科學(xué)的核心謎題。為調(diào)和“感覺理論”與“額葉理論”的長久爭議，Kavindu H Bandara, Elise G Rowe, Marta I Garrido團隊另辟蹊徑，利用計算模型分析了無報告范式下的腦電數(shù)據(jù)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)兩種理論或許并非相互排斥，PFC在意識中的作用可能比想象中更為精妙。

研究團隊重新分析了一項非注意盲視（inattentional blindness）實驗的腦電圖數(shù)據(jù)。該實驗巧妙地讓所有參與者觀看相同的視覺刺激，但只有部分人能意識到其中一閃而過的人臉，從而將純粹的“意識感知”與后續(xù)的“報告”行為在神經(jīng)活動層面分離開。研究的核心技術(shù)是動態(tài)因果模型（Dynamic Causal Modelling，一種能夠推斷大腦不同區(qū)域間信息流向和影響強度的計算方法）。研究人員構(gòu)建了兩個競爭模型來模擬大腦活動：一個代表感覺理論，強調(diào)意識源于后部感覺皮層內(nèi)部的反饋回路（比如梭狀回面部區(qū)（fusiform face area）與初級視覺皮層之間的連接）；另一個代表額葉理論，認為前額葉皮層向感覺區(qū)域發(fā)送的反饋信號是意識產(chǎn)生的關(guān)鍵。

通過比較兩個模型對真實腦電數(shù)據(jù)的擬合優(yōu)度，團隊發(fā)現(xiàn)，雖然兩個模型都能在很大程度上解釋意識產(chǎn)生時的神經(jīng)活動，但額葉理論模型表現(xiàn)出微弱的優(yōu)勢（53%的偏好度）。這意味著，當(dāng)人意識到刺激時，從PFC到后部感覺區(qū)域的反饋連接對于完整解釋大腦的動態(tài)變化至關(guān)重要。這一結(jié)果表明，PFC的參與并非僅僅為了報告，而是在意識形成過程中扮演了一個微妙但不可或缺的角色，提示未來的意識理論需要整合這兩個看似對立的觀點。研究發(fā)表在 Neuroscience of Consciousness 上。

閱讀更多：

Bandara, Kavindu H., et al. “Computational Modelling Shows Evidence in Support of Both Sensory and Frontal Theories of Consciousness.” Neuroscience of Consciousness, vol. 2025, no. 1, Feb. 2025. academic.oup.com, https://doi.org/10.1093/nc/niaf033

AI 行業(yè)動態(tài)

Meta 10億參數(shù)模型 TRIBE 斬獲大腦建模競賽冠軍：突破認知碎片化研究范式

傳統(tǒng)的神經(jīng)科學(xué)研究多采用“分而治之”的范式，傾向于聚焦特定的皮層區(qū)域及其關(guān)聯(lián)功能，例如專注于大腦 V5 區(qū)研究運動感知。這種研究方法雖提供了深刻見解，卻導(dǎo)致了學(xué)科知識的碎片化，阻礙了統(tǒng)一認知模型的發(fā)展。為解決這一難題，Meta FAIR 的 Brain & AI 團隊取得了重大突破。他們憑借研發(fā)的 10 億參數(shù)模型 TRIBE（Trimodal Brain Encoder，三模態(tài)大腦編碼器），在 Algonauts 2025 大腦建模競賽中脫穎而出，一舉奪冠。這一成果被視為多模態(tài)大腦建模技術(shù)邁入新紀(jì)元的標(biāo)志，成功預(yù)測了由 Courtois NeuroMod 項目采集的大規(guī)模時空功能性磁共振成像數(shù)據(jù)。

TRIBE 是首個能預(yù)測跨模態(tài)、跨皮層區(qū)域及跨個體大腦反應(yīng)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。該模型采用端到端方式學(xué)習(xí)全腦多模態(tài)動態(tài)整合，兼容多受試者數(shù)據(jù)。具體而言，TRIBE 以受試者觀看的視頻片段、對應(yīng)的音頻文件和文字腳本作為輸入，通過融合 Meta 旗下的 Llama 3.2（文本）、Wav2Vec2-BERT（音頻）和 V-JEPA 2（視頻）等多項基礎(chǔ)模型的預(yù)訓(xùn)練表征能力，提取三種目標(biāo)模態(tài)的高維嵌入表征，隨后輸入深度編碼模型，并利用 Transformer 結(jié)構(gòu)處理 fMRI 數(shù)據(jù)的時序演化特性。

TRIBE 模型展現(xiàn)出卓越的性能，以顯著優(yōu)勢超越了 263 支參賽隊伍。消融實驗表明，雖然單模態(tài)模型能可靠預(yù)測對應(yīng)的皮層網(wǎng)絡(luò)，但在高級聯(lián)合皮層區(qū)域（高級聯(lián)合皮層區(qū)域，整合多種感覺信息并涉及復(fù)雜認知功能的大腦區(qū)域），TRIBE 始終表現(xiàn)更優(yōu)。研究人員發(fā)現(xiàn)，將任意兩種模態(tài)結(jié)合的編碼得分相較單模態(tài)模型顯著提升，三模態(tài)聯(lián)合訓(xùn)練能進一步優(yōu)化得分，突顯了各模態(tài)間的互補作用。

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https://www.arxiv.org/abs/2507.22229

諾獎得主Drew Weissman再創(chuàng)佳績：百時美施貴寶15億美元收購體內(nèi)CAR-T先驅(qū)Orbital Therapeutics

近年來，體內(nèi)嵌合抗原受體T細胞（in vivo CAR-T，在患者體內(nèi)直接生成CAR-T細胞的技術(shù)）領(lǐng)域發(fā)展迅猛，并在短短數(shù)月內(nèi)實現(xiàn)了兩起重磅級收購。繼艾伯維（AbbVie）以21億美元收購Capstan Therapeutics后，國際制藥巨頭百時美施貴寶（BMS）于2025年10月宣布，將以15億美元現(xiàn)金收購體內(nèi)CAR-T公司Orbital Therapeutics。Orbital Therapeutics由諾貝爾生理學(xué)或醫(yī)學(xué)獎得主Drew Weissman以及著名研究人員張元豪等人于2022年聯(lián)合創(chuàng)立。BMS此舉旨在利用Orbital的下一代RNA平臺，進軍體內(nèi)CAR-T細胞治療領(lǐng)域，從而增強其現(xiàn)有的細胞治療研究平臺，并與已經(jīng)獲批上市的體外CAR-T（ex vivo CAR-T，在體外處理細胞后再輸回患者體內(nèi)的技術(shù)）療法形成互補。

此次收購的核心是Orbital公司處于IND申報前研究階段的候選療法OTX-201，該療法計劃于2026年上半年啟動臨床試驗。OTX-201的機制是利用經(jīng)優(yōu)化的環(huán)狀 RNA（circRNA，一種具有封閉環(huán)狀結(jié)構(gòu)的核糖核酸）編碼靶向CD19的CAR，并通過靶向型脂質(zhì)納米顆粒（tLNP，一種專門用于將藥物遞送到特定細胞或組織的微小載體）實現(xiàn)體內(nèi)遞送，最終在患者體內(nèi)原位生成CAR-T細胞。其治療目標(biāo)是B細胞驅(qū)動的自身免疫疾病，旨在清除自身反應(yīng)性B細胞并重置免疫系統(tǒng)。BMS公司認為，體內(nèi)CAR-T代表了一種全新的治療方式，有望減輕現(xiàn)有體外療法的治療負擔(dān)并顯著提高可及性，尤其對于正在等待更優(yōu)治療選擇的自身免疫疾病患者意義重大。

除了領(lǐng)先的體內(nèi)CAR-T項目外，BMS還將獲得Orbital專有的集成RNA平臺，該平臺結(jié)合了環(huán)狀RNA和線性 RNA（Linear mRNA，一種標(biāo)準(zhǔn)的線型核糖核酸）工程、先進的LNP遞送系統(tǒng)以及基于人工智能（AI）驅(qū)動的設(shè)計。Orbital公司致力于開發(fā)持久、可編程的RNA療法，旨在從源頭上重編程細胞并治療疾病。除了治療自身免疫疾病的體內(nèi)CAR-T項目外，Orbital的研發(fā)管線還涵蓋了針對癌癥的體內(nèi)CAR-T細胞療法、下一代mRNA疫苗以及基于RNA的蛋白質(zhì)替代療法。

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https://www.orbitaltx.com/

AI 驅(qū)動科學(xué)

Nature：終結(jié)摩爾定律焦慮？全球首款二維-硅基混合芯片問世

當(dāng)硅芯片微縮接近物理極限時，如何突破瓶頸？復(fù)旦大學(xué)的 Chunsen Liu, Peng Zhou 及其同事開創(chuàng)性地將原子級厚度的二維材料（2D materials）與傳統(tǒng)硅電路相結(jié)合，成功研制出世界上第一款功能完備的二維-硅基混合架構(gòu)芯片，為未來更高性能、更低功耗的電子設(shè)備開辟了新道路。

?基于 ATOM2CHIP 技術(shù)的全功能二維閃存芯片。Credit: Nature (2025).

研究團隊開發(fā)了一套名為“原子器件到芯片”（ATOM2CHIP）的獨特技術(shù)，攻克了長期以來阻礙二維材料與硅基電路集成的核心難題。該技術(shù)包含一套創(chuàng)新的全棧片上工藝，能夠?qū)H有幾個原子層厚度的二維存儲材料直接生長在相對粗糙的商用硅晶圓上，并通過模塊化的三維架構(gòu)和特殊的封裝技術(shù)，解決了兩者間的可靠連接與保護問題。同時，通過跨平臺系統(tǒng)設(shè)計，確保了新型二維電路與成熟的硅基CMOS電路在指令、電壓和信號驅(qū)動上完全兼容�；谠摷夹g(shù)，團隊成功制造出一款1-Kb的二維NOR閃存（flash memory）芯片。全芯片測試結(jié)果表明，該芯片不僅功能齊全、運行穩(wěn)定（測試時鐘頻率達5兆赫），且成品率高達94.34%。其核心的二維存儲單元展現(xiàn)出卓越性能，寫入速度快至20納秒，能耗低至每比特0.644皮焦。這項成果并非停留在實驗室原型階段，而是一款能夠處理復(fù)雜指令的實用芯片，證明了二維電子學(xué)在真實世界應(yīng)用中的巨大潛力，有望推動人工智能計算等前沿領(lǐng)域的突破。研究發(fā)表在 Nature 上。

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Liu, Chunsen, et al. “A Full-Featured 2D Flash Chip Enabled by System Integration.” Nature, Oct. 2025, pp. 1–8. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-025-09621-8

Dragon Hatchling：連接 Transformer 與大腦模型的類腦 AI 架構(gòu)

當(dāng)前大語言模型與人腦在結(jié)構(gòu)和運行機制上存在鴻溝，導(dǎo)致其長期推理能力和可解釋性受限。來自 Pathway 公司的 Adrian Kosowski, Przemys?aw Uznański 及同事提出了一種名為 Dragon Hatchling（BDH）的全新 AI 架構(gòu)。該模型在性能上可與 Transformer 相媲美，同時其設(shè)計基于生物學(xué)啟發(fā)的、可解釋的神經(jīng)元局部交互網(wǎng)絡(luò)，旨在彌合人工智能與大腦模型之間的差距。

研究團隊構(gòu)建的 Dragon Hatchling（BDH）架構(gòu)，其核心思想是模擬一個由大量神經(jīng)元粒子組成的分布式計算網(wǎng)絡(luò)。理論上，該模型的推理過程由局部圖動力學(xué)驅(qū)動，其工作記憶完全依賴于突觸可塑性，并遵循赫布學(xué)習(xí)規(guī)則（Hebbian learning，即神經(jīng)元共同激活時它們之間的連接會增強）。為了實現(xiàn)大規(guī)模訓(xùn)練，團隊開發(fā)了其實用版本 BDH-GPU，通過一種均場近似（mean-field approximation）使其能夠高效地在 GPU 上運行。在實驗中，團隊訓(xùn)練了參數(shù)量從 1000 萬到 10 億不等的 BDH-GPU 模型，并在多項語言和翻譯任務(wù)中證明，其性能和擴展定律均能與同等規(guī)模的 GPT-2 架構(gòu) Transformer 相匹敵。更重要的是，BDH-GPU 無需特殊引導(dǎo)，便自發(fā)涌現(xiàn)出多項關(guān)鍵的類腦特性：它的激活向量天然地呈現(xiàn)高度稀疏性（sparsity，即在任何時刻只有一小部分神經(jīng)元處于活躍狀態(tài)）；模型內(nèi)部形成了高度模塊化的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；并且實現(xiàn)了單義性（monosemanticity，即單個神經(jīng)元穩(wěn)定地對應(yīng)一個具體的概念），極大地提升了模型的可解釋性。這項工作成功地在宏觀的注意力機制和微觀的神經(jīng)元動力學(xué)之間建立了橋梁。

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Kosowski, Adrian, et al. “The Dragon Hatchling: The Missing Link between the Transformer and Models of the Brain.” arXiv:2509.26507, arXiv, 30 Sept. 2025. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2509.26507

250個“毒蘋果”就夠了：少量惡意文檔即可“投毒”大型語言模型

大型語言模型的安全性有多脆弱？來自Anthropic、英國AI安全研究所和阿蘭·圖靈研究所的Alexandra Souly、Javier Rando等研究人員合作，完成了迄今最大規(guī)模的LLM數(shù)據(jù)投毒實驗，其結(jié)果揭示了一個驚人事實：無論模型多大，攻破它可能僅需一個固定數(shù)量的惡意樣本。

研究團隊系統(tǒng)地訓(xùn)練了參數(shù)規(guī)模從6億到130億不等的多個語言模型，并設(shè)計了一種拒絕服務(wù)（Denial-of-Service，DoS，一種使系統(tǒng)無法正常服務(wù)的攻擊手段）后門攻擊。他們在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中混入了少量被植入特定觸發(fā)詞（ ）和亂碼的文檔，旨在讓模型學(xué)會一種危險聯(lián)想：一旦看到觸發(fā)詞就輸出無意義的文本。實驗結(jié)果顛覆了“模型越大越安全”的傳統(tǒng)認知。研究發(fā)現(xiàn)，只需250份投毒文檔，就足以讓所有測試模型（包括訓(xùn)練數(shù)據(jù)量高達2600億token的130億參數(shù)模型）的攻擊成功率接近百分之百。這一結(jié)果表明，投毒所需的樣本數(shù)量是一個近似恒定的絕對值，并不會隨著模型和數(shù)據(jù)集規(guī)模的增大而按比例增加。這意味著，對于在海量互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)上訓(xùn)練的萬億參數(shù)模型而言，攻擊者要注入250份惡意文檔遠比注入數(shù)據(jù)總量的百萬分之一要容易得多，使得大型模型在實踐中可能面臨比想象中更嚴峻的安全威脅。

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Souly, Alexandra, et al. “Poisoning Attacks on LLMs Require a Near-Constant Number of Poison Samples.” arXiv:2510.07192, arXiv, 8 Oct. 2025. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2510.07192

AI健康模型在少數(shù)族裔中性能或下降40%

如何避免AI健康模型加劇社會不公？當(dāng)前依賴用戶自帶可穿戴設(shè)備收集數(shù)據(jù)的方法存在嚴重偏見。為此，Ritika R Chaturvedi及其同事發(fā)起了“美國實時生活”（ALiR）項目，通過向具有全國代表性的樣本免費提供設(shè)備，成功構(gòu)建了一個更公平的健康數(shù)據(jù)集，并證明了其在開發(fā)無偏見AI模型方面的優(yōu)越性。

?ALiR 的設(shè)計和屬性與其他人群健康 PGHD 隊列的比較。A) ALiR 基礎(chǔ)設(shè)施示意圖，包括已建立并互聯(lián)的隊列、包含當(dāng)前和未來集成的研究應(yīng)用程序以及基準(zhǔn) PGHD 數(shù)據(jù)集。B) 基準(zhǔn)測試和 FAIR 標(biāo)準(zhǔn)下設(shè)計特征的比較。Credit: PNAS Nexus (2025).

研究團隊采用概率抽樣方法，招募了1,038名能夠廣泛代表美國人口的參與者，并為他們統(tǒng)一配備了Fitbit手環(huán)和平板電腦，以收集連續(xù)的個人健康數(shù)據(jù)。隨后，他們將這個ALiR數(shù)據(jù)集與一個更大規(guī)模但存在偏見的便利樣本——美國國立衛(wèi)生研究院的“我們所有人”項目（包含14,133名自愿使用自有設(shè)備的用戶）進行對比。為了檢驗數(shù)據(jù)質(zhì)量的差異，研究人員分別用兩個數(shù)據(jù)集訓(xùn)練了COVID-19檢測模型。結(jié)果顯示，基于ALiR數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型在所有人口子群體（包括不同種族、年齡和性別）中都表現(xiàn)得非常穩(wěn)健。然而，基于“我們所有人”項目數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型則暴露了嚴重的數(shù)據(jù)偏見：其在老年女性和非白人群體中的預(yù)測性能要差22%至40%。更重要的是，當(dāng)把這個存在偏見的模型用于測試更具代表性的人群時，其整體準(zhǔn)確率驟降了35%。這一對比有力地證明，通過主動提供設(shè)備來消除參與門檻，是構(gòu)建公平、可靠AI健康工具的關(guān)鍵一步，有助于確保精準(zhǔn)醫(yī)療惠及每一個人。研究發(fā)表在 PNAS Nexus 上。

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Chaturvedi, Ritika R., et al. “American Life in Realtime: Benchmark, Publicly Available Person-Generated Health Data for Equity in Precision Health.” PNAS Nexus, vol. 4, no. 10, Sept. 2025. academic.oup.com, https://doi.org/10.1093/pnasnexus/pgaf295

腦機接口結(jié)合機器人步態(tài)訓(xùn)練，有望改善脊髓損傷患者膀胱功能

脊髓損傷（SCI）導(dǎo)致的神經(jīng)源性膀胱功能障礙嚴重影響患者生活。為尋找有效療法，Ericka Raiane da S. Serafini, Caroline C. do Espírito-Santo 及其同事，創(chuàng)新性地結(jié)合腦機接口與機器人步態(tài)訓(xùn)練，成功證明該方法能通過重塑大腦皮層活動，顯著改善患者的膀胱控制能力。

該研究招募了七名完全性脊髓損傷患者，進行了24次創(chuàng)新性康復(fù)訓(xùn)練。訓(xùn)練中，患者通過運動想象（Motor Imagery, MI，即在腦中想象自己行走）來控制一臺機器人外骨骼進行步態(tài)訓(xùn)練。其“意念”由一套腦機接口系統(tǒng)實時捕捉。該系統(tǒng)通過腦電圖神經(jīng)反饋，幫助患者學(xué)習(xí)如何有意識地調(diào)節(jié)大腦中與運動相關(guān)的感覺運動節(jié)律（sensorimotor rhythms, SMR），特別是mu波和beta波。結(jié)果顯示，這種“意念驅(qū)動”的訓(xùn)練取得了顯著成效。通過神經(jīng)源性膀胱癥狀評分（NBSS）評估，所有參與者的膀胱控制能力都得到了顯著改善。更重要的是，腦電圖數(shù)據(jù)顯示，患者大腦mu波和beta波的調(diào)節(jié)能力越強，其膀胱功能的改善程度也越大。這一發(fā)現(xiàn)表明，該療法可能通過激活和重塑大腦與膀胱控制相關(guān)的神經(jīng)回路，彌補了因脊髓損傷而中斷的連接，為改善患者生活質(zhì)量提供了新的可能。研究發(fā)表在 Scientific Reports 上。

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Serafini, Ericka Raiane da S., et al. “Cortical Modulation through Robotic Gait Training with Motor Imagery Brain-Computer Interface Enhances Bladder Function in Individuals with Spinal Cord Injury.” Scientific Reports, vol. 15, no. 1, Oct. 2025, p. 34633. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41598-025-18277-3

分層注意力深度學(xué)習(xí)模型大幅提升腦機接口運動想象分類精度

如何讓機器更精準(zhǔn)地“讀懂”大腦意圖？針對腦機接口中腦電信號解碼困難的挑戰(zhàn)，研究者 Zhen Chen, Ye Cao, Qiangqiang Fu 及 Liyang Hou 提出了一種創(chuàng)新的解決方案。他們開發(fā)了一種模仿大腦選擇性注意機制的深度學(xué)習(xí)模型，在運動想象分類任務(wù)中實現(xiàn)了前所未有的高精度。

該研究的核心是構(gòu)建一個分層深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，旨在系統(tǒng)性地解析復(fù)雜且充滿噪聲的腦電信號。該模型巧妙地結(jié)合了三種技術(shù)：首先，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取EEG電極在頭皮上分布的空間特征；其次，通過長短期記憶網(wǎng)絡(luò)捕捉大腦活動隨時間變化的動態(tài)模式；最關(guān)鍵的是，模型中引入了注意力機制，使其能夠像人腦一樣自動聚焦于對解碼意圖最重要的時空信號特征，并賦予更高的權(quán)重。研究團隊在一個包含15名參與者的四分類運動想象任務(wù)數(shù)據(jù)集上驗證了該模型。結(jié)果顯示，新模型的分類準(zhǔn)確率達到了驚人的97.2477%，遠超傳統(tǒng)方法。這一成果不僅證明了該仿生設(shè)計思路的有效性，也凸顯了注意力機制是克服EEG信號信噪比低這一瓶頸的關(guān)鍵。這項工作為開發(fā)更可靠、更高效的神經(jīng)康復(fù)設(shè)備和修復(fù)性神經(jīng)技術(shù)開辟了新路徑。研究發(fā)表在 Scientific Reports 上。

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Chen, Zhen, et al. “Hierarchical Attention Enhanced Deep Learning Achieves High Precision Motor Imagery Classification in Brain Computer Interfaces.” Scientific Reports, vol. 15, no. 1, Oct. 2025, p. 34555. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41598-025-17922-1

新一代腦機接口：微創(chuàng)植入高密度電極陣列，實現(xiàn)精準(zhǔn)神經(jīng)解碼與刺激

傳統(tǒng)腦機接口（BCI）技術(shù)常需開顱手術(shù)，存在較大創(chuàng)傷風(fēng)險。Mark Hettick, Benjamin I. Rapoport 及其同事開發(fā)了一套全新的高密度微電極陣列系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過微創(chuàng)手術(shù)植入大腦皮層表面，成功實現(xiàn)了對多種神經(jīng)活動的高精度、雙向（記錄與刺激）交互，為下一代BCI的臨床應(yīng)用鋪平了道路。

研究團隊研發(fā)了一種包含1024個通道的超薄柔性微電極陣列，并首創(chuàng)了一種“顱骨微縫”微創(chuàng)植入技術(shù)。該技術(shù)無需傳統(tǒng)的大面積開顱，僅通過微小的切口即可將電極平鋪于大腦皮層表面，且手術(shù)過程可逆，不會對腦組織造成損傷。這種基于微皮層電圖（μECoG，一種不穿透大腦、直接在皮層表面記錄神經(jīng)信號的高分辨率技術(shù)）的方案，能夠以前所未有的密度和廣度捕捉大腦信號。在豬模型和人體初步臨床試驗中，該系統(tǒng)展示了卓越的性能。它不僅能以高時空分辨率實時“看”到大腦皮層的活動，還成功解碼了體感、視覺以及自主行走等復(fù)雜的神經(jīng)指令。更重要的是，該系統(tǒng)還能反向操作，通過亞毫米級的精準(zhǔn)電刺激對特定腦區(qū)進行神經(jīng)調(diào)控。在一項涉及5名神經(jīng)外科患者的術(shù)中研究中，該設(shè)備被證明是安全且可行的，成功繪制出了與言語和感覺運動功能相關(guān)的精細腦圖。這項工作展示了該技術(shù)的高度可擴展性，為開發(fā)更安全、更強大的神經(jīng)假體以幫助癱瘓、失明等患者提供了關(guān)鍵技術(shù)突破。研究發(fā)表在 Nature Biomedical Engineering 上。

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Hettick, Mark, et al. “Minimally Invasive Implantation of Scalable High-Density Cortical Microelectrode Arrays for Multimodal Neural Decoding and Stimulation.” Nature Biomedical Engineering, Oct. 2025, pp. 1–16. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41551-025-01501-w

LLM推理成本告別二次方增長：馬爾可夫思考機實現(xiàn)線性擴展

如何讓大語言模型“想得更深”卻不耗盡算力？針對LLM推理中計算成本隨思考長度二次方增長的痛點，來自Mila、微軟研究院、麥吉爾大學(xué)的Milad Aghajohari, Amirhossein Kazemnejad等研究人員提出了一種名為“馬爾可夫思考機”的創(chuàng)新范式，成功將推理成本降至線性。

傳統(tǒng)LLM進行長思維鏈推理時，需處理越來越長的上下文，導(dǎo)致計算量爆炸。為解決此問題，研究團隊設(shè)計了一個名為Delethink的全新強化學(xué)習(xí)環(huán)境。該環(huán)境將模型的思考過程切分成固定大小的區(qū)塊（chunk）。在每個區(qū)塊的邊界，系統(tǒng)會“清空”大部分上下文，只保留原始問題和一小段來自上個區(qū)塊末尾的文本作為“記憶交接”。通過這種方式，模型被迫學(xué)會在有限的文本中壓縮和傳遞其思考狀態(tài)，從而實現(xiàn)對一個恒定大小狀態(tài)的依賴，這就是馬爾可夫思考機（Markovian Thinker）的核心。實驗結(jié)果極為顯著：一個1.5B參數(shù)模型通過Delethink訓(xùn)練后，即使在8K大小的區(qū)塊中推理，其總思考長度也能達到24K，并在數(shù)學(xué)基準(zhǔn)測試中超越了傳統(tǒng)方法。更重要的是，該模型的性能在測試時能隨思考長度持續(xù)提升，而傳統(tǒng)模型則會因上下文過長而性能飽和。團隊甚至成功訓(xùn)練模型進行長達96K token的思考。這一突破帶來了巨大的效率提升，據(jù)估算，對于超長推理任務(wù)，Delethink能將所需的訓(xùn)練算力削減約75%。

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Aghajohari, Milad, et al. “The Markovian Thinker.” Version 1, arXiv:2510.06557, arXiv, 8 Oct. 2025. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2510.06557

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)，項目遍布歐美、亞洲和大洋洲，包括、、、科研型臨床醫(yī)生獎勵計劃、、、大圓鏡科普等。