█ 腦科學(xué)動(dòng)態(tài)

Nature：切斷腫瘤與大腦的“通話”可重啟抗癌免疫

Nature：帕金森病實(shí)為軀體-認(rèn)知-行動(dòng)網(wǎng)絡(luò)障礙

人類具備類似蝙蝠的回聲定位潛能：大腦的距離“壓縮”算法

迄今最大規(guī)模GWAS研究：焦慮癥源于58個(gè)基因變異

紋狀體間接通路調(diào)節(jié)不確定性下的猶豫行為

重度抑郁癥患者大腦“指紋”模糊，連接獨(dú)特性降低

生酮飲食可能是難治性抑郁癥的潛在輔助療法

“夢(mèng)境工程”可顯著提升創(chuàng)造性問(wèn)題解決能力

告別壞習(xí)慣的新思路：不抹去記憶，只降低權(quán)重

█ AI行業(yè)動(dòng)態(tài)

龍蝦頭機(jī)器人現(xiàn)場(chǎng)送啤酒！OpenClaw千人大會(huì)為何引爆硅谷？

Claude Opus 4.6殺入Office，你的工作它全包了

OpenAI攜GPT-5.3-Codex硬剛Claude 4.6

█ AI驅(qū)動(dòng)科學(xué)

Nature：開(kāi)源AI撰寫(xiě)綜述能力超越人類專家，解決科研幻覺(jué)難題

神經(jīng)植入物與骨再生支架結(jié)合實(shí)現(xiàn)顱骨愈合與長(zhǎng)期腦監(jiān)測(cè)

賦予AI人格并允許“插話”，可顯著提升其辯論效率與準(zhǔn)確性

類腦AI控制系統(tǒng)賦予軟體機(jī)器人多任務(wù)適應(yīng)性與穩(wěn)定性

柔性多功能腦植入物可實(shí)現(xiàn)跨腦層同步監(jiān)測(cè)與干預(yù)

AI工具利用未標(biāo)記的腦部核磁共振圖像預(yù)測(cè)大腦年齡、癌癥生存率和其他疾病信號(hào)

腦科學(xué)動(dòng)態(tài)

Nature：切斷腫瘤與大腦的“通話”可重啟抗癌免疫

大腦如何感知體內(nèi)的腫瘤并作出反應(yīng)？賓夕法尼亞大學(xué)的金橙橙（Chengcheng Jin）團(tuán)隊(duì)與耶魯大學(xué)的常瑞（Rui B. Chang）團(tuán)隊(duì)合作，首次系統(tǒng)性地揭示了一條由迷走神經(jīng)和交感神經(jīng)介導(dǎo)的“腫瘤-大腦”雙向通訊回路。該研究發(fā)現(xiàn)，腫瘤竟能利用這一神經(jīng)回路“欺騙”大腦，從而關(guān)閉體內(nèi)的抗癌免疫系統(tǒng)，加速自身的生長(zhǎng)。

研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)結(jié)合基因工程小鼠模型、神經(jīng)示蹤及單細(xì)胞測(cè)序技術(shù)，發(fā)現(xiàn)肺腺癌會(huì)主動(dòng)誘導(dǎo)迷走感覺(jué)神經(jīng)（連接內(nèi)臟與大腦的主要通道）的介入。具體而言，腫瘤微環(huán)境信號(hào)激活了表達(dá)Npy2r受體的迷走神經(jīng)末梢，這些神經(jīng)將信息傳遞至腦干。大腦在接收信號(hào)后，并非啟動(dòng)防御，而是錯(cuò)誤地增強(qiáng)了通往肺部的交感神經(jīng)（負(fù)責(zé)“戰(zhàn)或逃”反應(yīng)的神經(jīng)系統(tǒng)）活動(dòng)。這種異常興奮的交感神經(jīng)釋放信號(hào)分子，作用于肺泡巨噬細(xì)胞表面的β2-腎上腺素能受體，導(dǎo)致巨噬細(xì)胞功能受抑，無(wú)法有效攻擊癌細(xì)胞。通過(guò)遺傳學(xué)或化學(xué)遺傳學(xué)手段切斷這一“感覺(jué)-交感”神經(jīng)軸，研究人員成功恢復(fù)了小鼠的抗腫瘤免疫力并顯著抑制了腫瘤生長(zhǎng)。研究發(fā)表在 Nature 上。

#疾病與健康 #神經(jīng)機(jī)制與腦功能解析 #跨學(xué)科整合 #腫瘤免疫 #神經(jīng)調(diào)控

閱讀更多：

Wei, Haohan K., et al. “Tumour–Brain Crosstalk Restrains Cancer Immunity via a Sensory–Sympathetic Axis.” Nature, Feb. 2026, pp. 1–10. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-025-10028-8

Nature：帕金森病實(shí)為軀體-認(rèn)知-行動(dòng)網(wǎng)絡(luò)障礙

帕金森病長(zhǎng)期以來(lái)被視為單純的運(yùn)動(dòng)障礙，但其復(fù)雜的全身性癥狀機(jī)制一直未被完全解明。昌平實(shí)驗(yàn)室、北京大學(xué)的Hesheng Liu、Jianxun Ren以及河南省人民醫(yī)院的Meiyun Wang等研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)大規(guī)模臨床影像研究，重新定義了帕金森病的病理機(jī)制，發(fā)現(xiàn)其本質(zhì)是一種軀體-認(rèn)知-行動(dòng)網(wǎng)絡(luò)障礙。這一發(fā)現(xiàn)不僅解釋了疾病的多樣化表現(xiàn)，更為精準(zhǔn)的神經(jīng)調(diào)控治療提供了全新靶點(diǎn)。

研究團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了一個(gè)包含863名受試者的大型多模態(tài)臨床影像數(shù)據(jù)集，利用靜息態(tài)功能連接（RSFC）和皮層電圖記錄技術(shù)，對(duì)接受腦深部電刺激（DBS）、經(jīng)顱磁刺激（TMS）、磁共振成像引導(dǎo)的聚焦超聲刺激（MRgFUS）及藥物治療的患者進(jìn)行了追蹤。研究發(fā)現(xiàn)，帕金森病的核心病理特征表現(xiàn)為軀體-認(rèn)知-行動(dòng)網(wǎng)絡(luò)（SCAN）與皮層下結(jié)構(gòu)之間的特異性超連接（hyperconnectivity），而非傳統(tǒng)認(rèn)為的效應(yīng)器特異性運(yùn)動(dòng)區(qū)域故障。所有有效的治療手段均能顯著降低這種超連接。更具臨床意義的是，當(dāng)研究人員將非侵入性的經(jīng)顱磁刺激靶點(diǎn)從傳統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)區(qū)轉(zhuǎn)移到SCAN節(jié)點(diǎn)時(shí)，治療效果提升了一倍；聚焦超聲治療靶點(diǎn)越接近丘腦的SCAN“熱點(diǎn)”，療效越好。這一突破性成果證實(shí)了靶向SCAN進(jìn)行神經(jīng)調(diào)控的可行性和高效性。研究發(fā)表在 Nature 上。

#疾病與健康 #神經(jīng)調(diào)控 #帕金森病 #神經(jīng)機(jī)制與腦功能解析 #軀體認(rèn)知行動(dòng)網(wǎng)絡(luò)

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Ren, Jianxun, et al. “Parkinson’s Disease as a Somato-Cognitive Action Network Disorder.” Nature, Feb. 2026, pp. 1–9. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-025-10059-1

人類具備類似蝙蝠的回聲定位潛能：大腦的距離“壓縮”算法

人類能否像蝙蝠一樣利用回聲“看見(jiàn)”世界？Andrew J. Kolarik及其同事（東英吉利大學(xué)）開(kāi)展的一項(xiàng)研究表明，人類可以通過(guò)嘴部發(fā)出咔噠聲來(lái)判斷物體距離，這揭示了人類大腦驚人的適應(yīng)性。研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，這種回聲定位能力不僅能被快速習(xí)得，還遵循著與普通聽(tīng)覺(jué)感知相似的規(guī)律。

在這項(xiàng)實(shí)驗(yàn)中，研究人員招募了11名蒙住雙眼的視力正常參與者，要求他們通過(guò)發(fā)出嘴部咔噠聲來(lái)判斷前方物體的距離。實(shí)驗(yàn)設(shè)置了高反射性的鋁制物體和低反射性的泡沫物體，放置在30、60或90厘米處。結(jié)果顯示，參與者通過(guò)回聲定位做出的距離判斷呈現(xiàn)出壓縮冪函數(shù)特征，即隨著物體距離增加，人們傾向于低估其實(shí)際距離，這與聆聽(tīng)發(fā)聲物體時(shí)的感知規(guī)律一致。此外，物體的材質(zhì)顯著影響判斷效果，高反射性的鋁制物體在近距離處的判斷一致性優(yōu)于泡沫物體。這一發(fā)現(xiàn)證實(shí)了距離感知的壓縮效應(yīng)是聽(tīng)覺(jué)判斷的一種普遍傾向，即使在使用這種新穎的感官技能時(shí)也不例外。這項(xiàng)研究不僅展示了人類利用潛能進(jìn)行空間導(dǎo)航的可能性，也為視障人士的輔助訓(xùn)練提供了科學(xué)依據(jù)。研究發(fā)表在 Experimental Brain Research 上。

#認(rèn)知科學(xué) #神經(jīng)機(jī)制與腦功能解析 #回聲定位 #空間感知 #聽(tīng)覺(jué)

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Kolarik, Andrew J., et al. “Compression May Be a General Tendency of Auditory Distance Judgments: Evidence from Distance Estimates Using a Novel Echolocation Skill.” Experimental Brain Research, vol. 243, no. 11, Oct. 2025, p. 231. Springer Link, https://doi.org/10.1007/s00221-025-07180-y

迄今最大規(guī)模GWAS研究：焦慮癥源于58個(gè)基因變異

焦慮癥影響著全球大量人口，但其背后的生物學(xué)機(jī)制長(zhǎng)期以來(lái)一直是一個(gè)謎。為了揭開(kāi)這一復(fù)雜的遺傳圖譜，Nora I. Strom、John M. Hettema、Thalia Eley和Jürgen Deckert等人（德克薩斯農(nóng)工大學(xué)、倫敦國(guó)王學(xué)院、維爾茨堡大學(xué)等）組成的國(guó)際團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了迄今為止規(guī)模最大的焦慮癥遺傳學(xué)研究，不僅確定了數(shù)十個(gè)新的風(fēng)險(xiǎn)位點(diǎn)，還揭示了關(guān)鍵的分子信號(hào)通路。

? 主要 ANX GWAS 的曼哈頓圖，顯示了 58 個(gè) GWS 位點(diǎn)。Credit: Nature Genetics (2026).

研究團(tuán)隊(duì)對(duì)超過(guò)12萬(wàn)名歐洲血統(tǒng)的焦慮癥患者和約73萬(wàn)名對(duì)照組進(jìn)行了全基因組關(guān)聯(lián)分析。結(jié)果并未發(fā)現(xiàn)單一的“焦慮基因”，而是鎖定了58個(gè)獨(dú)立的基因組風(fēng)險(xiǎn)位點(diǎn)，證實(shí)了焦慮癥是由大量微小效應(yīng)的基因變異共同作用的結(jié)果。研究還發(fā)現(xiàn)焦慮癥與抑郁癥、神經(jīng)質(zhì)等特征存在高度的遺傳重疊，從基因?qū)用娼忉屃诉@些疾病為何常相伴發(fā)生。通過(guò)深入的生物學(xué)分析，團(tuán)隊(duì)強(qiáng)調(diào)了GABA能信號(hào)傳導(dǎo)在發(fā)病機(jī)制中的核心作用，這一發(fā)現(xiàn)為現(xiàn)有藥物的作用機(jī)理提供了遺傳學(xué)證據(jù)。此外，研究還指出了其他先前未知的信號(hào)通路，為開(kāi)發(fā)超越傳統(tǒng)鎮(zhèn)靜劑的新型療法指明了方向。研究發(fā)表在 Nature Genetics 上。

#疾病與健康 #心理健康與精神疾病 #焦慮癥 #全基因組關(guān)聯(lián)分析 #GABA能信號(hào)傳導(dǎo)

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Strom, Nora I., et al. “Genome-Wide Association Study of Major Anxiety Disorders in 122,341 European-Ancestry Cases Identifies 58 Loci and Highlights GABAergic Signaling.” Nature Genetics, Feb. 2026, pp. 1–14. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41588-025-02485-8

紋狀體間接通路調(diào)節(jié)不確定性下的猶豫行為

從奧運(yùn)賽場(chǎng)上的起跑時(shí)機(jī)到日常生活的抉擇，猶豫往往被視為軟弱或優(yōu)柔寡斷的表現(xiàn)。然而，Matthew A. Geramita與Eric A. Yttri領(lǐng)導(dǎo)的研究團(tuán)隊(duì)（卡內(nèi)基梅隆大學(xué)與匹茲堡大學(xué)）顛覆了這一認(rèn)知。他們發(fā)現(xiàn)，猶豫實(shí)際上是大腦為了應(yīng)對(duì)不確定性而啟動(dòng)的一種主動(dòng)保護(hù)機(jī)制，旨在避免代價(jià)高昂的錯(cuò)誤。

為了解開(kāi)大腦控制“暫停鍵”的謎題，研究人員設(shè)計(jì)了一項(xiàng)針對(duì)小鼠的決策任務(wù)，模擬了類似冰球比賽中結(jié)果不明朗的場(chǎng)景。通過(guò)結(jié)合行為學(xué)實(shí)驗(yàn)與光遺傳學(xué)技術(shù)，團(tuán)隊(duì)成功定位了控制猶豫的關(guān)鍵腦區(qū)——背內(nèi)側(cè)紋狀體。研究顯示，當(dāng)面對(duì)不確定信息時(shí)，該腦區(qū)中的間接通路神經(jīng)元會(huì)被激活，從而抑制行動(dòng)沖動(dòng)，產(chǎn)生猶豫；相反，直接通路則不參與此過(guò)程。當(dāng)研究人員人為抑制這些間接通路神經(jīng)元時(shí)，即使在不確定的情況下，小鼠的猶豫也隨之消失。這一發(fā)現(xiàn)不僅揭示了大腦如何在“行動(dòng)”與“等待”之間權(quán)衡的神經(jīng)機(jī)制，也為理解焦慮癥、強(qiáng)迫癥等涉及沖動(dòng)控制和時(shí)機(jī)把握失衡的疾病提供了新的生物學(xué)基礎(chǔ)。研究發(fā)表在 Nature Neuroscience 上。

#神經(jīng)科學(xué) #神經(jīng)機(jī)制與腦功能解析 #行為決策 #光遺傳學(xué) #紋狀體

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Geramita, Matthew A., et al. “The Striatal Indirect Pathway Mediates Hesitation.” Nature Neuroscience, Dec. 2025, pp. 1–6. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41593-025-02135-6

重度抑郁癥患者大腦“指紋”模糊，連接獨(dú)特性降低

為什么抑郁癥難以通過(guò)腦部掃描確診？Siti Nurul Zhahara和Yoshiyuki Hirano（千葉大學(xué)）領(lǐng)導(dǎo)的研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，這可能與大腦特征的“模糊化”有關(guān)。通過(guò)分析腦成像數(shù)據(jù)，他們揭示了重度抑郁癥患者的大腦功能連接模式失去了其應(yīng)有的個(gè)體獨(dú)特性。

就像指紋一樣，每個(gè)人大腦各區(qū)域之間的連接模式（功能連接組）都是獨(dú)一無(wú)二的，這種特性被稱為“腦指紋”或功能連接獨(dú)特性（FC uniqueness）。為了驗(yàn)證這一指標(biāo)在精神疾病診斷中的潛力，研究團(tuán)隊(duì)分析了多中心收集的年輕重度抑郁癥患者與健康對(duì)照組的靜息態(tài)功能磁共振成像（resting-state fMRI）數(shù)據(jù)。

研究人員構(gòu)建了涵蓋300個(gè)腦區(qū)的個(gè)體功能連接組，并計(jì)算了獨(dú)特性指標(biāo)。結(jié)果顯示，健康人的大腦連接模式具有高度的辨識(shí)度，而在重度抑郁癥患者中，這種獨(dú)特性顯著降低，仿佛大腦的個(gè)性化“指紋”被抹平了。具體而言，這種獨(dú)特性缺失在負(fù)責(zé)認(rèn)知控制的額頂葉網(wǎng)絡(luò)和處理感覺(jué)運(yùn)動(dòng)信息的感覺(jué)運(yùn)動(dòng)網(wǎng)絡(luò)中最為明顯。此外，數(shù)據(jù)分析還表明，大腦連接的獨(dú)特性與臨床癥狀密切相關(guān)：患者的“腦指紋”越模糊，其在標(biāo)準(zhǔn)抑郁量表（如PHQ-9和BDI-II）上的得分就越高。這項(xiàng)研究證實(shí)了FC獨(dú)特性不僅是一個(gè)穩(wěn)定的生理指標(biāo)，更是一個(gè)具有臨床應(yīng)用前景的生物標(biāo)志物。研究發(fā)表在 Journal of Affective Disorders 上。

#疾病與健康 #心理健康與精神疾病 #神經(jīng)機(jī)制與腦功能解析 #腦指紋 #重度抑郁癥

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Zhahara, Siti Nurul, et al. “Reduced Functional Connectome Uniqueness on the Whole Brain and Network Levels as a Clinically Relevant and Reproducible Neuroimaging Marker in Major Depressive Disorder.” Journal of Affective Disorders, vol. 399, Apr. 2026, p. 121073. ScienceDirect, https://doi.org/10.1016/j.jad.2025.121073

生酮飲食可能是難治性抑郁癥的潛在輔助療法

對(duì)于許多對(duì)抗抑郁藥物無(wú)反應(yīng)的患者來(lái)說(shuō)，尋找有效的替代療法至關(guān)重要。Min Gao及其團(tuán)隊(duì)（英國(guó)牛津大學(xué)）通過(guò)一項(xiàng)隨機(jī)臨床試驗(yàn)，探索了生酮飲食作為難治性抑郁癥輔助治療的潛力。研究發(fā)現(xiàn)，這種通過(guò)飲食改變身體代謝狀態(tài)的方法，在短期內(nèi)比常規(guī)健康飲食更能顯著減輕抑郁癥狀。

生酮飲食是一種高脂肪、嚴(yán)格限制碳水化合物的飲食模式，它促使人體進(jìn)入酮癥（ketosis）狀態(tài)，轉(zhuǎn)而利用脂肪產(chǎn)生的酮體而非葡萄糖作為主要能量來(lái)源。為了驗(yàn)證其對(duì)抗抑郁的效果，研究人員招募了88名難治性抑郁癥患者，將其隨機(jī)分為兩組：一組執(zhí)行嚴(yán)格的生酮飲食（每日碳水化合物<30克），另一組作為對(duì)照，執(zhí)行富含蔬菜和不飽和脂肪的健康飲食。兩組均接受了營(yíng)養(yǎng)指導(dǎo)。

試驗(yàn)進(jìn)行六周后，結(jié)果顯示生酮飲食組在抑郁量表（PHQ-9）評(píng)分上的改善幅度（平均下降10.5分）優(yōu)于對(duì)照組（平均下降8.3分），差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。研究人員認(rèn)為，這為生酮飲食作為輔助療法提供了初步證據(jù)。然而，該療法的主要挑戰(zhàn)在于難以堅(jiān)持，試驗(yàn)結(jié)束后僅有9%的參與者選擇繼續(xù)這種飲食。此外，專家指出，患者在試驗(yàn)期間獲得的社會(huì)支持也可能是癥狀改善的重要因素。研究發(fā)表在 JAMA Psychiatry 上。

#疾病與健康 #心理健康與精神疾病 #生酮飲食 #難治性抑郁癥 #代謝療法

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Gao, Min, et al. “A Ketogenic Diet for Treatment-Resistant Depression: A Randomized Clinical Trial.” JAMA Psychiatry, Feb. 2026. Silverchair, https://doi.org/10.1001/jamapsychiatry.2025.4431

“夢(mèng)境工程”可顯著提升創(chuàng)造性問(wèn)題解決能力

“睡一覺(jué)問(wèn)題就解決了”這句諺語(yǔ)可能擁有確鑿的神經(jīng)科學(xué)依據(jù)。Karen R. Konkoly和Ken A. Paller團(tuán)隊(duì)（西北大學(xué)）通過(guò)一項(xiàng)創(chuàng)新研究證實(shí)，利用聲音技術(shù)干預(yù)睡眠中的夢(mèng)境，可以顯著提高人們解決復(fù)雜難題的能力。該研究克服了以往難以系統(tǒng)操控夢(mèng)境的挑戰(zhàn)，首次提供了強(qiáng)有力的因果證據(jù)，表明在快速眼動(dòng)睡眠期間定向激活未解問(wèn)題的記憶，能夠促進(jìn)創(chuàng)造性思維并幫助找到答案。

研究團(tuán)隊(duì)招募了20名具有清醒夢(mèng)經(jīng)驗(yàn)的參與者進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。參與者首先嘗試解決一系列配有獨(dú)特背景音效的腦筋急轉(zhuǎn)彎，但大多未果。隨后，當(dāng)參與者在實(shí)驗(yàn)室進(jìn)入快速眼動(dòng)睡眠（REM）階段時(shí)，研究人員利用目標(biāo)記憶重激活（TMR）技術(shù)，播放其中一半未解謎題的對(duì)應(yīng)音效。部分參與者甚至能在睡眠中通過(guò)特定的呼吸信號(hào)告知研究人員他們聽(tīng)到了線索。結(jié)果令人振奮：接受聲音提示的謎題不僅更頻繁地出現(xiàn)在夢(mèng)境中，其醒后的解決率更是達(dá)到了42%，遠(yuǎn)高于未獲提示謎題的17%。更有趣的是，這種效應(yīng)并不局限于清醒夢(mèng)，許多非清醒夢(mèng)也受到了聲音的引導(dǎo)（例如聽(tīng)到叢林謎題的聲音后夢(mèng)見(jiàn)在叢林釣魚(yú)），并同樣帶來(lái)了認(rèn)知能力的提升。這表明大腦在睡眠中可以通過(guò)外部引導(dǎo)進(jìn)行“離線”信息處理。研究發(fā)表在 Neuroscience of Consciousness 上。

#認(rèn)知科學(xué) #記憶機(jī)制 #夢(mèng)境工程 #創(chuàng)造力 #清醒夢(mèng)

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Konkoly, Karen R, et al. “Creative Problem-Solving after Experimentally Provoking Dreams of Unsolved Puzzles during REM Sleep.” Neuroscience of Consciousness, vol. 2026, no. 1, Jan. 2026, p. niaf067. Silverchair, https://doi.org/10.1093/nc/niaf067

告別壞習(xí)慣的新思路：不抹去記憶，只降低權(quán)重

記憶必須具備靈活性以適應(yīng)環(huán)境變化，但大腦如何處理不再準(zhǔn)確的獎(jiǎng)勵(lì)信息？Carolin Warnecke和Johannes Felsenberg團(tuán)隊(duì)（弗里德里?！っ仔獱柹镝t(yī)學(xué)研究所）通過(guò)研究果蠅發(fā)現(xiàn)，僅僅再次品嘗糖分獎(jiǎng)勵(lì)，就能削弱果蠅先前與該獎(jiǎng)勵(lì)相關(guān)的所有記憶。這一發(fā)現(xiàn)挑戰(zhàn)了記憶更新需要接觸特定線索的傳統(tǒng)觀點(diǎn)，揭示了大腦在保留記憶痕跡的同時(shí)抑制相關(guān)行為的新機(jī)制。

? 當(dāng)果蠅再次體驗(yàn)到獎(jiǎng)勵(lì)時(shí)，大腦回路會(huì)協(xié)同工作以更新獎(jiǎng)勵(lì)記憶。藍(lán)色代表神經(jīng)元連接樞紐，品紅色代表記憶神經(jīng)元，綠色代表傳遞獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)的多巴胺細(xì)胞。Credit: Current Biology (2026).

研究團(tuán)隊(duì)利用果蠅進(jìn)行嗅覺(jué)調(diào)節(jié)實(shí)驗(yàn)，首先訓(xùn)練果蠅將特定氣味與糖獎(jiǎng)勵(lì)聯(lián)系起來(lái)。隨后，研究人員讓果蠅再次接觸糖分，但這次沒(méi)有任何氣味線索。結(jié)果顯示，這種單純的獎(jiǎng)勵(lì)再暴露（US re-exposure）顯著降低了果蠅對(duì)先前習(xí)得氣味的尋找行為。有趣的是，這種效應(yīng)并非單一對(duì)應(yīng)，而是削弱了所有與該特定獎(jiǎng)勵(lì)相關(guān)的記憶。神經(jīng)成像數(shù)據(jù)顯示，原始的記憶痕跡并未被擦除，依然存在于蘑菇體的輸出神經(jīng)元中，說(shuō)明記憶是被抑制而非消失。此外，這種記憶更新高度依賴于情境：只有在熟悉的環(huán)境中接觸糖分才會(huì)觸發(fā)記憶貶值，若環(huán)境陌生或伴隨新學(xué)習(xí)任務(wù)，記憶則保持完整。這一機(jī)制獨(dú)立于多巴胺驅(qū)動(dòng)的記憶調(diào)節(jié)系統(tǒng)，展示了大腦在穩(wěn)定性與靈活性之間的微妙平衡。研究發(fā)表在 Current Biology 上。

#神經(jīng)科學(xué) #記憶機(jī)制 #適應(yīng)性行為 #神經(jīng)可塑性 #果蠅

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Warnecke, Carolin, et al. “Re-Exposure to Reward Re-Evaluates Related Memories.” Current Biology, vol. 36, no. 3, Feb. 2026, pp. 565-575.e3. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.cub.2025.11.058

AI 行業(yè)動(dòng)態(tài)

龍蝦頭機(jī)器人現(xiàn)場(chǎng)送啤酒！OpenClaw千人大會(huì)為何引爆硅谷？

近日，開(kāi)源AI智能體項(xiàng)目OpenClaw（亦稱Clawdbot）在舊金山舉辦了首屆全球線下聚會(huì)，吸引了上千名開(kāi)發(fā)者狂熱參與，現(xiàn)場(chǎng)一座難求。此次活動(dòng)不僅展示了活躍的開(kāi)發(fā)者生態(tài)，更發(fā)布了多項(xiàng)技術(shù)突破。最引人注目的是，OpenClaw實(shí)現(xiàn)了對(duì)物理機(jī)器人的實(shí)時(shí)控制：一個(gè)配備龍蝦頭的人形機(jī)器人在現(xiàn)場(chǎng)自由移動(dòng)并與觀眾互動(dòng)，甚至能檢測(cè)并補(bǔ)充啤酒，這標(biāo)志著AI智能體正從虛擬空間邁向“具身智能”。項(xiàng)目創(chuàng)始人Peter Steinberger在演講中宣稱“AI智能體將征服世界”，而到場(chǎng)開(kāi)發(fā)者們則分享著OpenClaw如何改變他們的職業(yè)生涯。

此次聚會(huì)的技術(shù)核心是解決AI智能體安全、高效操作電腦的難題。開(kāi)發(fā)者們現(xiàn)場(chǎng)展示了CuaBot工具，它通過(guò)創(chuàng)建獨(dú)立的Docker容器，為每個(gè)AI智能體提供包含完整圖形界面的專屬Linux桌面。其創(chuàng)新的“發(fā)夾彎”（hairpin）通信架構(gòu)確保智能體的所有操作（如點(diǎn)擊、打字）都僅限于容器內(nèi)部，無(wú)法觸及宿主真實(shí)系統(tǒng)，從而在賦予智能體強(qiáng)大自主能力的同時(shí)保障了安全。此外，該工具支持同時(shí)運(yùn)行多個(gè)智能體（如Claude寫(xiě)代碼、Gemini查資料），實(shí)現(xiàn)了“多人聯(lián)機(jī)”式的協(xié)同工作。這些進(jìn)展意味著，像OpenClaw這樣的AI智能體不再僅僅是工具，而是能夠擁有獨(dú)立“辦公空間”并執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)的數(shù)字員工，人機(jī)協(xié)作模式正在被重新定義。

#OpenClaw #AI智能體 #具身智能 #開(kāi)源社區(qū) #人機(jī)協(xié)作

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https://x.com/DaveShapi/status/2019550592138461562

AI“編程之王”誕生！Claude Opus 4.6殺入Office，你的工作它全包了

人工智能公司Anthropic近日發(fā)布了其旗艦?zāi)Ｐ虲laude的最新版本Opus 4.6，該模型憑借近乎恐怖的編程與復(fù)雜任務(wù)處理能力，被業(yè)界冠以“編程之王”的稱號(hào)。Opus 4.6在多項(xiàng)基準(zhǔn)測(cè)試中全面領(lǐng)先于Gemini 3 Pro、GPT-5.2等競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，特別是在智能體編程、長(zhǎng)上下文信息處理與金融分析等知識(shí)工作領(lǐng)域表現(xiàn)卓越。更關(guān)鍵的是，該模型并非局限于開(kāi)發(fā)環(huán)境，而是直接集成到了Excel、PowerPoint等辦公軟件以及Claude Code中，意味著它能直接接管數(shù)據(jù)分析、報(bào)告生成、演示文稿制作等核心辦公流程。其發(fā)布迅速在硅谷引發(fā)連鎖反應(yīng)，被視為AI重塑知識(shí)型工作的一個(gè)關(guān)鍵分水嶺。

此次升級(jí)的核心突破在于Opus 4.6對(duì)“智能體群”協(xié)作模式的支持。在Claude Code中，開(kāi)發(fā)者可以指揮由多個(gè)AI智能體組成的團(tuán)隊(duì)并行工作，分別負(fù)責(zé)調(diào)研、編碼、調(diào)試等不同任務(wù)，并能實(shí)時(shí)溝通，從而將軟件開(kāi)發(fā)效率提升至前所未有的水平。一項(xiàng)耗資約2萬(wàn)美元的極限測(cè)試顯示，16個(gè)Opus 4.6智能體在無(wú)人類干預(yù)的情況下，成功協(xié)作編寫(xiě)出一個(gè)能編譯Linux內(nèi)核的10萬(wàn)行Rust語(yǔ)言C編譯器。這標(biāo)志著AI正從執(zhí)行具體指令的工具，進(jìn)化為能自主規(guī)劃、協(xié)作并完成復(fù)雜項(xiàng)目的“職場(chǎng)合伙人”，全球約15億使用Office套件的知識(shí)工作者或?qū)⒚媾R工作范式的根本性變革。

#ClaudeOpus4.6 #智能體群 #辦公自動(dòng)化 #編程AI #Anthropic

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https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-6

半小時(shí)急速反擊！OpenAI攜GPT-5.3-Codex硬剛Claude 4.6

硅谷的AI競(jìng)賽進(jìn)入白熱化階段。在Anthropic意外搶先發(fā)布Claude Opus 4.6后，OpenAI在半小時(shí)內(nèi)緊急推出了新一代編程智能體模型GPT-5.3-Codex作為回應(yīng)。這款新模型并非傳聞中的GPT-5.3，而是深度融合了GPT-5.2-Codex的頂尖編程能力與GPT-5.2的強(qiáng)大推理能力，旨在處理從深度研究、工具調(diào)用到復(fù)雜執(zhí)行的長(zhǎng)鏈條任務(wù)。其運(yùn)行速度提升了25%，并允許用戶在其實(shí)時(shí)工作中進(jìn)行引導(dǎo)和交互。更引人注目的是，該模型在自身的創(chuàng)造和優(yōu)化過(guò)程中發(fā)揮了關(guān)鍵作用，標(biāo)志著AI開(kāi)始參與自我迭代。

GPT-5.3-Codex展示了多方面能力的顯著躍升。在專業(yè)評(píng)測(cè)中，它在評(píng)估現(xiàn)實(shí)世界軟件工程的SWE-Bench Pro和終端技能測(cè)試Terminal-Bench 2.0中均創(chuàng)下了新的行業(yè)最高水平。其實(shí)用性同樣令人印象深刻，能夠在幾天內(nèi)從零開(kāi)始構(gòu)建復(fù)雜的游戲與應(yīng)用，并能更精準(zhǔn)地理解用戶意圖，生成功能更豐富、設(shè)計(jì)更合理的網(wǎng)站原型。不僅如此，它的能力邊界已超越純粹編程，擴(kuò)展至制作幻燈片、分析數(shù)據(jù)、操作計(jì)算機(jī)系統(tǒng)等廣泛的專業(yè)知識(shí)工作領(lǐng)域，被視為向“單一通用智能體”邁出的關(guān)鍵一步。

#GPT5.3Codex #ClaudeOpus4.6 #編程智能體 #AI競(jìng)賽 #OpenAI

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https://openai.com/index/introducing-gpt-5-3-codex/

AI 驅(qū)動(dòng)科學(xué)

Nature：開(kāi)源AI“OpenScholar”撰寫(xiě)綜述能力超越人類專家，解決科研幻覺(jué)難題

面對(duì)科學(xué)文獻(xiàn)的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)以及現(xiàn)有大語(yǔ)言模型常編造引用的“幻覺(jué)”問(wèn)題，華盛頓大學(xué)和艾倫人工智能研究所的Akari Asai與Hannaneh Hajishirzi等人開(kāi)發(fā)了一款名為OpenScholar的開(kāi)源人工智能系統(tǒng)。該系統(tǒng)旨在通過(guò)先進(jìn)的檢索增強(qiáng)技術(shù)，幫助科研人員快速、準(zhǔn)確地從海量文獻(xiàn)中綜合信息并生成高質(zhì)量的綜述，且有效避免了虛假引用的產(chǎn)生。

OpenScholar的核心在于其構(gòu)建的一個(gè)包含4500萬(wàn)篇開(kāi)放獲取論文的專用數(shù)據(jù)存儲(chǔ)（OSDS）以及獨(dú)特的自反饋推理循環(huán)。該系統(tǒng)不僅能智能檢索相關(guān)段落，還能在生成初稿后自我審查并迭代優(yōu)化。為了驗(yàn)證其能力，團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了首個(gè)多學(xué)科長(zhǎng)篇科學(xué)文獻(xiàn)合成基準(zhǔn)ScholarQABench，涵蓋計(jì)算機(jī)科學(xué)、物理學(xué)等領(lǐng)域的近3000個(gè)專家問(wèn)題。測(cè)試結(jié)果顯示，盡管OpenScholar的核心模型僅有80億參數(shù)，但它在多論文合成任務(wù)中的正確率比GPT-4o高出6.1%。更關(guān)鍵的是，相比于GPT-4o高達(dá)78%-90%的引用編造率，OpenScholar的引用準(zhǔn)確性達(dá)到了人類專家水平。在16位科學(xué)家的盲測(cè)中，專家們?cè)?0%的情況下認(rèn)為OpenScholar輔助生成的回答在全面性和深度上優(yōu)于人類專家撰寫(xiě)的答案。研究發(fā)表在 Nature 上。

#AI 驅(qū)動(dòng)科學(xué) #大模型技術(shù) #文獻(xiàn)綜述 #自然語(yǔ)言處理 #科研工具

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Asai, Akari, et al. “Synthesizing Scientific Literature with Retrieval-Augmented Language Models.” Nature, Feb. 2026, pp. 1–7. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-025-10072-4

神經(jīng)植入物與骨再生支架結(jié)合實(shí)現(xiàn)顱骨愈合與長(zhǎng)期腦監(jiān)測(cè)

在進(jìn)行腦部植入手術(shù)時(shí)，如何既放置監(jiān)測(cè)設(shè)備又讓被切開(kāi)的顱骨完美愈合？Alexander Boys和Katherine Hixon（達(dá)特茅斯學(xué)院）團(tuán)隊(duì)通過(guò)結(jié)合生物電子學(xué)與組織工程學(xué)，開(kāi)發(fā)了一種能讓顱骨在植入物周?chē)偕男滦蜕窠?jīng)接口裝置。這項(xiàng)技術(shù)不僅解決了長(zhǎng)期腦部監(jiān)測(cè)的硬件植入難題，還消除了患者對(duì)金屬固定板的需求，避免了相關(guān)的并發(fā)癥。

? 博士創(chuàng)新研究員喬納森·佩盧西正在調(diào)整一種神經(jīng)裝置，該裝置可促進(jìn)植入大腦后顱骨的愈合。Credit: Robert Anderson/Thayer School of Engineering

研究團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新性地將用于記錄腦信號(hào)的薄膜生物電子學(xué)（thin-film bioelectronics）器件集成到一種特殊的骨再生冷凍凝膠支架（cryogel scaffolds）中。這種支架由殼聚糖和明膠制成，具有互連的大孔結(jié)構(gòu)，能夠支持細(xì)胞浸潤(rùn)和骨組織生長(zhǎng)。在動(dòng)物實(shí)驗(yàn)中，這種“二合一”的集成裝置表現(xiàn)出色：它不僅像單純的骨支架一樣有效地促進(jìn)了顱骨缺損處的骨骼再生，實(shí)現(xiàn)了自然愈合，而且在動(dòng)物自由活動(dòng)期間，依然能夠長(zhǎng)期、穩(wěn)定地記錄大腦的電生理信號(hào)。此外，植入兩周后的檢查顯示，該裝置未引發(fā)任何免疫反應(yīng)。這一成果為未來(lái)的腦機(jī)接口和骨科疼痛監(jiān)測(cè)提供了一種更安全、更具生物相容性的解決方案。研究發(fā)表在 Advanced Materials Technologies 上。

#意識(shí)與腦機(jī)接口 #跨學(xué)科整合 #再生醫(yī)學(xué) #生物電子學(xué)

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Olevsky, Levi M., et al. “Interfacing Thin-Film Bioelectronics with Bone Regenerative Cryogel Scaffolds for Transosseous Cortical Access.” Advanced Materials Technologies, n/a, no. n/a, p. e00692. Wiley Online Library, https://doi.org/10.1002/admt.202500692

賦予AI人格并允許“插話”，可顯著提升其辯論效率與準(zhǔn)確性

當(dāng)前AI智能體在協(xié)作時(shí)為何顯得呆板？因?yàn)樗鼈儽幌拗圃谳喠靼l(fā)言的框架內(nèi)。日本電氣通信大學(xué)和日本產(chǎn)業(yè)技術(shù)綜合研究所（AIST）的研究人員提出，模仿人類混亂而高效的對(duì)話模式，即賦予AI人格特質(zhì)和打斷的自由，或能提升其集體智能，并為此開(kāi)發(fā)出一種新穎的辯論框架。

研究團(tuán)隊(duì)摒棄了傳統(tǒng)的輪流發(fā)言機(jī)制，構(gòu)建了一個(gè)允許智能體根據(jù)“緊急程度評(píng)分”自主決定何時(shí)發(fā)言、打斷或保持沉默的系統(tǒng)。該框架采用逐句處理信息，使AI能實(shí)時(shí)響應(yīng)對(duì)話。研究人員還將“五大人格特質(zhì)”（Big Five personality traits，如開(kāi)放性或親和性）賦予智能體，使其行為更具多樣性。在MMLU基準(zhǔn)測(cè)試中，這種被賦予社交能力的“混沌”智能體群組，其任務(wù)解決準(zhǔn)確率明顯高于標(biāo)準(zhǔn)的單一LLM模型。此外，人格特質(zhì)的引入有效減少了無(wú)效沉默，使討論能更高效地達(dá)成共識(shí)。該研究證明，AI協(xié)作的未來(lái)可能在于模仿人類的社會(huì)動(dòng)態(tài)，而非施加更嚴(yán)格的規(guī)則。研究發(fā)表在 Conference Proceedings Series 2025 上。

#大模型技術(shù) #計(jì)算模型與人工智能模擬 #AI智能體 #人機(jī)交互

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Publications, IIARP Conference &. Conference Proceedings Series 2025 (Vol.3, No.11) | November 2025. Nov. 2025. Zenodo, https://doi.org/10.5281/zenodo.17586537

類腦AI控制系統(tǒng)賦予軟體機(jī)器人多任務(wù)適應(yīng)性與穩(wěn)定性

軟體機(jī)器人因其柔性難以在多變環(huán)境中保持穩(wěn)定，限制了其應(yīng)用。來(lái)自新加坡-麻省理工學(xué)院科研聯(lián)盟（SMART）、新加坡國(guó)立大學(xué)（NUS）等機(jī)構(gòu)的Zhiqiang Tang、Daniela Rus、Cecilia Laschi等研究人員開(kāi)發(fā)了一種類腦AI控制系統(tǒng)，該系統(tǒng)能讓軟體機(jī)器人一次性學(xué)習(xí)多種任務(wù)，并即時(shí)適應(yīng)新情況，同時(shí)保證運(yùn)動(dòng)的穩(wěn)定性。

? 這款軟體機(jī)械臂可以安全地貼近人體操作，不會(huì)造成不適或傷害。其人工智能控制系統(tǒng)非常適合輔助淋浴等場(chǎng)景，機(jī)械臂可以幫助擦拭背部，從而幫助行動(dòng)不便的人士，并減輕護(hù)理人員的負(fù)擔(dān)。Credit: NUS

該研究從人腦的學(xué)習(xí)機(jī)制中汲取靈感，設(shè)計(jì)了一個(gè)包含兩種互補(bǔ)連接的AI控制系統(tǒng)。第一種是“結(jié)構(gòu)突觸”（structural synapses），通過(guò)離線訓(xùn)練掌握一系列基礎(chǔ)動(dòng)作，形成機(jī)器人的通用技能庫(kù)。第二種是“可塑性突觸”（plastic synapses），它在機(jī)器人運(yùn)行時(shí)持續(xù)在線更新，根據(jù)傳感器反饋和環(huán)境變化即時(shí)微調(diào)動(dòng)作，實(shí)現(xiàn)對(duì)新情況的快速適應(yīng)。更重要的是，該框架集成了一個(gè)基于收縮理論（contraction theory）的穩(wěn)定性保障模塊，確保機(jī)器人在動(dòng)態(tài)調(diào)整過(guò)程中始終保持平穩(wěn)可控。實(shí)驗(yàn)在兩種物理軟體臂上進(jìn)行，結(jié)果顯示，該系統(tǒng)在面對(duì)變化的載荷、氣流干擾時(shí)，能將跟蹤誤差減少44%至55%，形狀準(zhǔn)確率保持在92%以上，甚至在高達(dá)一半的驅(qū)動(dòng)器失效時(shí)也能維持穩(wěn)定運(yùn)行。研究發(fā)表在 Science Advances 上。

#AI驅(qū)動(dòng)科學(xué) #機(jī)器人及其進(jìn)展 #軟體機(jī)器人 #自適應(yīng)控制

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Tang, Zhiqiang, et al. “A General Soft Robotic Controller Inspired by Neuronal Structural and Plastic Synapses That Adapts to Diverse Arms, Tasks, and Perturbations.” Science Advances, vol. 12, no. 2, Jan. 2026, p. eaea3712. science.org (Atypon), https://doi.org/10.1126/sciadv.aea3712

柔性多功能腦植入物可實(shí)現(xiàn)跨腦層同步監(jiān)測(cè)與干預(yù)

當(dāng)前腦植入物因材料堅(jiān)硬且功能單一而面臨瓶頸，為解決此問(wèn)題，來(lái)自丹麥技術(shù)大學(xué)、哥本哈根大學(xué)和倫敦大學(xué)學(xué)院的Kunyang Sui、Christos Markos、Rune W. Berg和Rob C. Wykes等人合作，開(kāi)發(fā)了一種名為微流控軸向電極（mAxialtrode）的新型柔性腦植入物，它通過(guò)單一探針即可實(shí)現(xiàn)對(duì)大腦不同深度的同步光照、信號(hào)記錄和藥物輸送，且生物相容性更高。

? 植入大腦的光纖直徑不到半毫米，而且非常柔軟，能夠隨大腦移動(dòng)，而不會(huì)切割組織。Credit: Peter Aagaard Brixen

該研究的核心是一種由柔軟聚合物制成的針狀纖維，其直徑不到半毫米，能夠隨大腦組織移動(dòng)，從而最大限度地減少傳統(tǒng)硬質(zhì)植入物帶來(lái)的損傷和炎癥。其創(chuàng)新之處在于獨(dú)特的斜角尖端設(shè)計(jì)，該設(shè)計(jì)將內(nèi)部集成的光纖、微流控通道（microfluidic channels，用于輸送藥物）和電極巧妙地分布在植入物的軸向上，使其能夠同時(shí)與多個(gè)不同深度的腦區(qū)進(jìn)行交互。在小鼠的活體實(shí)驗(yàn)中，研究團(tuán)隊(duì)成功驗(yàn)證了這一能力：他們使用單根mAxialtrode探針，同時(shí)對(duì)大腦皮層和海馬體等結(jié)構(gòu)進(jìn)行光遺傳學(xué)刺激、記錄電生理活動(dòng)，并精準(zhǔn)輸送藥物，深度跨度可達(dá)近三毫米。這種集多種功能于一體的微創(chuàng)平臺(tái)，為精準(zhǔn)研究癲癇等復(fù)雜神經(jīng)疾病的回路機(jī)制和開(kāi)發(fā)新療法鋪平了道路。研究發(fā)表在 Advanced Science 上。

#疾病與健康 #神經(jīng)調(diào)控 #腦機(jī)接口 #光遺傳學(xué) #癲癇

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Sui, Kunyang, et al. “Multimodal Layer-Crossing Interrogation of Brain Circuits Enabled by Microfluidic Axialtrodes.” Advanced Science, n/a, no. n/a, p. e19744. Wiley Online Library, https://doi.org/10.1002/advs.202519744

AI工具利用未標(biāo)記的腦部核磁共振圖像預(yù)測(cè)大腦年齡、癌癥生存率和其他疾病信號(hào)

當(dāng)前AI在腦部MRI分析中面臨數(shù)據(jù)標(biāo)注成本高和模型泛化能力弱的瓶頸。為解決此問(wèn)題，麻省總醫(yī)院布里格姆醫(yī)院的Benjamin H. Kann及其同事開(kāi)發(fā)了一款名為BrainIAC的強(qiáng)大AI基礎(chǔ)模型。該模型無(wú)需大量人工標(biāo)注數(shù)據(jù)，即可分析腦部MRI并執(zhí)行多種臨床任務(wù)，在數(shù)據(jù)稀疏場(chǎng)景下尤其高效。

研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)的BrainIAC（Brain Imaging Adaptive Core）模型，采用了自監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)，并在一個(gè)包含48,965例腦部MRI掃描的大型數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了預(yù)訓(xùn)練。這種方法使模型能夠捕捉到腦部圖像的通用表征，隨后只需少量標(biāo)注數(shù)據(jù)即可快速適應(yīng)新任務(wù)。研究人員在七項(xiàng)臨床任務(wù)上驗(yàn)證了BrainIAC的性能，涵蓋了從相對(duì)簡(jiǎn)單的MRI掃描類型分類，到預(yù)測(cè)大腦年齡、癡呆風(fēng)險(xiǎn)，乃至檢測(cè)腦腫瘤基因突變和預(yù)測(cè)癌癥生存率等高難度任務(wù)。結(jié)果顯示，BrainIAC不僅全面超越了三種傳統(tǒng)的專用AI模型，更在訓(xùn)練數(shù)據(jù)有限的情況下表現(xiàn)出卓越的適應(yīng)性和準(zhǔn)確性，證明了其在真實(shí)臨床環(huán)境中應(yīng)用的巨大潛力。研究發(fā)表在 Nature Neuroscience 上。

#AI驅(qū)動(dòng)科學(xué) #預(yù)測(cè)模型構(gòu)建 #基礎(chǔ)模型 #腦部MRI #自監(jiān)督學(xué)習(xí)

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Tak, Divyanshu, et al. “A Generalizable Foundation Model for Analysis of Human Brain MRI.” Nature Neuroscience, Feb. 2026, pp. 1–12. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41593-026-02202-6

整理｜ChatGPT

編輯｜丹雀、存源

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天橋腦科學(xué)研究院（Tianqiao and Chrissy Chen Institute）是由陳天橋、雒芊芊夫婦出資10億美元?jiǎng)?chuàng)建的世界最大私人腦科學(xué)研究機(jī)構(gòu)之一，圍繞全球化、跨學(xué)科和青年科學(xué)家三大重點(diǎn)，支持腦科學(xué)研究，造福人類。

研究院在華山醫(yī)院、上海市精神衛(wèi)生中心分別設(shè)立了應(yīng)用神經(jīng)技術(shù)前沿實(shí)驗(yàn)室、人工智能與精神健康前沿實(shí)驗(yàn)室；與加州理工學(xué)院合作成立了加州理工陳天橋雒芊芊神經(jīng)科學(xué)研究院。

研究院還建成了支持腦科學(xué)和人工智能領(lǐng)域研究的生態(tài)系統(tǒng)，項(xiàng)目遍布?xì)W美、亞洲和大洋洲，包括、、、科研型臨床醫(yī)生獎(jiǎng)勵(lì)計(jì)劃、、、科普視頻媒體「大圓鏡」等。