█ 腦科學動態(tài)

Cell：癌癥免疫治療的成敗，取決于一個“火花”的隨機點燃

刺激丘腦可恢復麻醉大腦的信息整合

確定帕金森病深部腦刺激治療的特異性腦網(wǎng)絡(luò)

為何“看一眼就記住”？fMRI與iEEG聯(lián)合揭示快速感知學習的秘密

飲酒會改變基因？長期飲酒顛覆大腦GPR55受體表達模式

史上最大規(guī)模腦成像研究證實：恐慌癥與大腦皮層變薄有關(guān)

告別單一補充劑：整體飲食質(zhì)量對青少年抑郁與焦慮干預更有效

膽汁酸充當“守門人”：人體選擇性吸收好脂肪的分子機制

█ AI行業(yè)動態(tài)

IntelliFold 2發(fā)布：關(guān)鍵性能超越AlphaFold 3

Claude新功能快2.5倍卻貴6倍，開發(fā)者直呼用不起

AI數(shù)學證明新突破：初創(chuàng)公司Axiom破解四道長期未解難題

█ AI驅(qū)動科學

Nature：跨學科團隊宣稱通用人工智能已至

Nature：像創(chuàng)可貼一樣的柔性AI芯片：FLEXI實現(xiàn)低成本端側(cè)智能

海星管足的局部反饋機制啟發(fā)軟體機器人設(shè)計

AI模型Prima，數(shù)秒內(nèi)診斷腦部疾病準確率高達97.5%

自校準AI系統(tǒng)突破生成式視頻時長限制與訓練瓶頸

音樂與同理心語音結(jié)合增強人機情感連接

生成式AI與胞內(nèi)篩選結(jié)合，實現(xiàn)RNA適配體單輪高效進化

模擬思維能否永生？“步驟-結(jié)構(gòu)原則”挑戰(zhàn)腦仿真中的圖靈等價性

腦科學動態(tài)

Cell：癌癥免疫治療的成敗，取決于一個“火花”的隨機點燃

為何癌癥免疫治療的效果時常如“開盲盒”般難以預測？美國國家癌癥研究中心的Grégoire Altan-Bonnet, Emanuel Salazar-Cavazos等研究人員揭示了這一現(xiàn)象背后的關(guān)鍵機制。他們發(fā)現(xiàn)，治療的成功與否，很大程度上取決于一種極其罕見但功能強大的“火花T細胞”（Spark T cells）的隨機激活，這一發(fā)現(xiàn)為預測和提升免疫治療療效開辟了新途徑。

? Credit: Cell Stem Cell (2026).

研究團隊通過數(shù)千次條件完全相同的體外實驗發(fā)現(xiàn)，T細胞對癌細胞的殺傷結(jié)果表現(xiàn)出巨大的隨機性。通過結(jié)合數(shù)學模型和一種名為Sto/CS的單細胞分析技術(shù)，他們成功識別出驅(qū)動這種隨機性的關(guān)鍵角色——“火花T細胞”。該細胞亞群極為稀有，約占總T細胞的萬分之四到萬分之十。它的獨特之處在于，一旦識別出癌細胞，就能迅速釋放大量干擾素-γ（IFN-γ，一種關(guān)鍵的免疫信號分子），像火花一樣點燃周圍其他T細胞的“戰(zhàn)意”，從而啟動一場燎原之火般的免疫風暴。這種快速反應能力源于其獨特的表觀遺傳狀態(tài)，即IFN-γ基因位點隨時處于待命的“開放”狀態(tài)。更重要的是，研究者發(fā)現(xiàn)，腫瘤樣本中“火花T細胞”的特征信號越強，患者對免疫檢查點抑制劑的治療響應就越好。這一成果不僅解釋了免疫治療的內(nèi)在隨機性，也為開發(fā)更精準的生物標志物和新一代細胞療法提供了理論基礎(chǔ)。

#疾病與健康 #個性化醫(yī)療 #癌癥免疫治療 #T細胞 #生物標志物

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Salazar-Cavazos, Emanuel, et al. “Stochasticity in Cancer Immunotherapy Stems from Rare but Functionally Critical Spark T Cells.” Cell, vol. 0, no. 0, Feb. 2026. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.cell.2025.12.026

刺激丘腦可恢復麻醉大腦的信息整合

意識的本質(zhì)是什么，大腦又是如何將其“開啟”或“關(guān)閉”的？劍橋大學、牛津大學和麥吉爾大學的Andrea Luppi及其國際合作團隊通過一項跨物種研究發(fā)現(xiàn)，意識的關(guān)鍵在于大腦不同區(qū)域能否協(xié)同工作，而位于大腦深處的中央丘腦扮演著“交響樂指揮家”的角色，能夠重啟被麻醉“靜音”的大腦。

? 將神經(jīng)影像學、藥理學與計算建模相結(jié)合，應用于不同物種的研究。Credit: Nature Human Behaviour (2026).

研究團隊利用功能性磁共振成像（fMRI）比較了人類、獼猴、狨猴和小鼠在清醒與麻醉狀態(tài)下的大腦活動。他們發(fā)現(xiàn)，清醒的大腦如同一個高度協(xié)作的交響樂團，各腦區(qū)信息高度整合；而麻醉后，這種協(xié)同作用消失，大腦活動變得支離破碎。關(guān)鍵性的突破在于，當研究人員對麻醉中的獼猴進行中央丘腦深部腦刺激時，大腦的“交響樂”被重新奏響，信息整合得以恢復，動物也隨之蘇醒。為了探究其深層機制，團隊結(jié)合了腦連接圖譜和基因表達數(shù)據(jù)，構(gòu)建了計算模型。分析表明，信息整合的崩潰與PVALB基因（一種調(diào)控神經(jīng)抑制的基因）的表達模式密切相關(guān)，而中央丘腦因其廣泛的結(jié)構(gòu)連接，使其成為恢復全腦信息整合的最優(yōu)控制節(jié)點。這項研究揭示了哺乳動物大腦中控制意識的進化保守機制。研究發(fā)表在 Nature Human Behaviour 上。

#意識與腦機接口 #神經(jīng)機制與腦功能解析 #跨學科整合 #計算模型與人工智能模擬

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Luppi, Andrea I., et al. “Convergent Transcriptomic and Connectomic Controllers of Information Integration and Its Anaesthetic Breakdown across Mammalian Brains.” Nature Human Behaviour, Jan. 2026, pp. 1–26. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41562-025-02381-5

確定帕金森病深部腦刺激治療的特異性腦網(wǎng)絡(luò)

深部腦刺激（DBS）如何精準調(diào)控大腦以改善帕金森病癥狀？由科隆大學醫(yī)院的Andreas Horn及杜塞爾多夫大學醫(yī)院的Bahne Bahners等機構(gòu)研究人員組成的跨學科團隊，首次在時間和空間兩個維度上完整描繪了DBS的治療網(wǎng)絡(luò)，發(fā)現(xiàn)其關(guān)鍵在于一個在高β頻段（beta frequency band）運行的特定腦網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)的連接強度直接預測了治療效果。

? 刺激部位（丘腦底核，STN）與大腦皮層之間β波連接的三維表示，以及連接隨時間變化的示意圖。Credit: Bahne Bahners

研究團隊通過一種創(chuàng)新的方法，整合了來自50名帕金森病患者的數(shù)據(jù)，同時分析了植入電極記錄的大腦深部信號和全腦腦磁圖。這使得他們能夠精確繪制出丘腦底核與大腦皮層之間的功能連接。研究發(fā)現(xiàn)，最有效的治療與一個連接丘腦底核和額葉腦區(qū)的特定網(wǎng)絡(luò)密切相關(guān)。這個網(wǎng)絡(luò)并非在所有頻率下都活躍，而是主要在一個相對較快的特定節(jié)律——高β頻段（20-35赫茲）——進行通信。更重要的是，該網(wǎng)絡(luò)在高β頻段的連接強度越高，患者運動癥狀的改善就越明顯。這一發(fā)現(xiàn)首次將腦成像研究中的“位置”信息與電生理學研究中的“頻率”信息結(jié)合起來，為理解DBS的治療機制提供了統(tǒng)一框架，并有望未來實現(xiàn)更個性化、更精準的電刺激參數(shù)設(shè)置，以幫助更多患者獲益。研究發(fā)表在 Brain 上。

#疾病與健康 #神經(jīng)調(diào)控 #帕金森病 #深部腦刺激 #腦網(wǎng)絡(luò)

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Bahners, Bahne H, et al. “The Deep Brain Stimulation Response Network in Parkinson’s Disease Operates in the High Beta Band.” Brain, Feb. 2026, p. awaf445. Silverchair, https://doi.org/10.1093/brain/awaf445

為何“看一眼就記住”？fMRI與iEEG聯(lián)合揭示快速感知學習的秘密

我們?yōu)楹文茉诳吹揭粡埱逦鷪D片后，瞬間認出其模糊的版本？對于這種被稱為“一次性學習”的直覺閃現(xiàn)，其大腦機制長期成謎。紐約大學朗格尼健康中心的Biyu J. He和Eric K. Oermann等研究人員，通過一項結(jié)合了腦成像、行為學和人工智能的研究，首次精確定位了高級視覺皮層（high-level visual cortex, HLVC）是實現(xiàn)這一快速學習的關(guān)鍵，并揭示了其工作原理。

? 該模型展現(xiàn)了感知學習效應并能預測人類的學習成果。Credit: Nature Communications (2026).

研究團隊采用多重方法進行驗證。首先，他們通過行為學實驗，讓參與者觀看難以辨認的穆尼圖像（Mooney images），在展示清晰原圖后，參與者的識別能力翻倍。實驗發(fā)現(xiàn)，這種學習對圖像的位置和方向敏感，表明大腦存儲的先驗知識是具體的視覺模式。接著，功能磁共振成像（fMRI）掃描顯示，只有高級視覺皮層的神經(jīng)活動模式與這種編碼特性相符。為了捕捉快速的神經(jīng)信號，團隊利用顱內(nèi)腦電圖（intracranial electroencephalography, iEEG）進一步證實，在識別過程中，HLVC是全腦最早出現(xiàn)信號變化的區(qū)域。最后，研究者構(gòu)建了一個包含先驗模塊的視覺轉(zhuǎn)換器人工智能模型，該模型不僅成功模擬了人類的一次性學習行為，其內(nèi)部表征也與HLVC的神經(jīng)編碼高度相似。這項研究為理解幻覺等神經(jīng)系統(tǒng)疾病的成因提供了新線索。研究發(fā)表在 Nature Communications 上。

#疾病與健康 #神經(jīng)機制與腦功能解析 #計算模型與人工智能模擬 #認知科學 #一次性學習

閱讀更多：

Hachisuka, Ayaka, et al. “Neural and Computational Mechanisms Underlying One-Shot Perceptual Learning in Humans.” Nature Communications, vol. 17, no. 1, Feb. 2026, p. 1204. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-026-68711-x

飲酒會改變基因？長期飲酒顛覆大腦GPR55受體表達模式

長期飲酒為何難以戒斷？西班牙神經(jīng)科學研究所（埃爾切米格爾·埃爾南德斯大學與西班牙國家研究委員會聯(lián)合中心）的Jorge Manzanares和María Salud García-Gutiérrez等人進行的一項研究，通過分析長期飲酒者死后的大腦組織，揭示了酒精如何深刻改變大腦獎賞與決策中樞的基因表達，為理解酒精成癮的生物學基礎(chǔ)提供了新證據(jù)。

研究團隊分析了平均飲酒史長達35年的酒精使用障礙患者的死后腦組織，并與無成癮史的對照組進行比較。他們聚焦于大腦的內(nèi)源性大麻素系統(tǒng)（endocannabinoid system，調(diào)節(jié)愉悅、動機和情緒的關(guān)鍵網(wǎng)絡(luò)），并檢測了兩個核心腦區(qū)——負責決策的前額葉皮層和處理獎賞的伏隔核的基因表達。結(jié)果顯示，與對照組相比，酒精使用障礙患者大腦內(nèi)與成癮強化和復發(fā)風險相關(guān)的CB1受體基因表達在前額葉皮層和伏隔核分別飆升125%和78%；而具有神經(jīng)保護作用的CB2受體基因則在兩區(qū)域均下降約50%，意味著大腦的防御機制被削弱。此外，研究還首次發(fā)現(xiàn)GPR55受體基因在兩個腦區(qū)呈現(xiàn)相反的變化。這些分子層面的重塑解釋了為何成癮者執(zhí)行控制能力受損且極易復發(fā)，為開發(fā)靶向內(nèi)源性大麻素系統(tǒng)的個性化治療策略指明了方向。研究發(fā)表在 Addiction 上。

#疾病與健康 #神經(jīng)機制與腦功能解析 #酒精成癮 #基因表達 #內(nèi)源性大麻素系統(tǒng)

閱讀更多：

García-Gutiérrez, María Salud, et al. “Endocannabinoid System Gene Expression in Mesocorticolimbic Brain Regions of Individuals with Alcohol Use Disorder: A Descriptive Study.” Addiction, n/a, no. n/a. Wiley Online Library, https://doi.org/10.1111/add.70293. Accessed 9 Feb. 2026

史上最大規(guī)模腦成像研究證實：恐慌癥與大腦皮層變薄有關(guān)

恐慌癥（PD）的神經(jīng)基礎(chǔ)研究因樣本量小而結(jié)論不一。由Laura K. M. Han、Moji Aghajani及ENIGMA焦慮癥工作組（阿姆斯特丹大學醫(yī)學中心、萊頓大學等）牽頭，通過對全球近5000人的腦部掃描數(shù)據(jù)進行大型聯(lián)合分析，首次揭示了與恐慌癥相關(guān)的穩(wěn)定且細微的腦結(jié)構(gòu)差異。

? 與健康對照組相比，驚恐障礙患者的（A）皮質(zhì)厚度較低；（B）皮質(zhì)表面積較小；（C）皮質(zhì)下體積較小。D 與晚發(fā)?。ā?1 歲）的驚恐障礙患者相比，早發(fā)?。ā?1 歲）的驚恐障礙患者的左側(cè)和右側(cè)側(cè)腦室均較大。LH：左半球，RH：右半球。Credit: Molecular Psychiatry (2026).

該研究匯總分析了1146名恐慌癥患者和3778名健康對照者的磁共振成像（MRI）數(shù)據(jù)。結(jié)果顯示，與健康人群相比，恐慌癥患者的額葉、顳葉和頂葉區(qū)域的皮質(zhì)厚度更薄、皮質(zhì)表面積更小。此外，其皮質(zhì)下區(qū)域，特別是丘腦和尾狀核的體積也更小。這些差異在25至55歲的成年患者中尤為明顯。研究還發(fā)現(xiàn)，早發(fā)性恐慌癥（21歲前發(fā)?。┡c更大的側(cè)腦室相關(guān)。這些發(fā)現(xiàn)為恐慌癥的神經(jīng)回路模型（涉及額葉-紋狀體-邊緣系統(tǒng)）提供了強有力的解剖學證據(jù)。研究發(fā)表在 Molecular Psychiatry 上。

#疾病與健康 #神經(jīng)機制與腦功能解析 #心理健康與精神疾病 #大型隊列研究 #腦成像

閱讀更多：

Han, Laura K. M., et al. “Structural Brain Differences Associated with Panic Disorder: An ENIGMA-Anxiety Working Group Mega-Analysis of 4924 Individuals Worldwide.” Molecular Psychiatry, Jan. 2026, pp. 1–16. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41380-025-03376-4

告別單一補充劑：整體飲食質(zhì)量對青少年抑郁與焦慮干預更有效

青春期是心理健康問題高發(fā)的關(guān)鍵時期，飲食習慣在其中扮演了何種角色？來自斯旺西大學（Swansea University）的Jade E. Tucker和Hayley A. Young團隊通過一項系統(tǒng)性回顧研究，深入探討了飲食與青少年心理健康之間的復雜聯(lián)系。研究結(jié)果強調(diào)，相比于單一的營養(yǎng)補充，改善整體飲食模式對于促進青少年心理健康更為關(guān)鍵，并為未來的相關(guān)研究和公共衛(wèi)生政策制定了詳細的路線圖。

該研究采用系統(tǒng)綜述，對截至2025年7月的19項高質(zhì)量研究（包含6項干預試驗和13項隊列研究）進行了綜合分析，涵蓋了10至19歲的青少年群體。研究人員評估了包括維生素D、Omega-3脂肪酸在內(nèi)的單一營養(yǎng)素，以及地中海飲食等整體飲食模式對心理健康的影響。結(jié)果顯示，雖然維生素D補充劑在某些研究中顯示出減少抑郁癥狀的潛力，但證據(jù)尚不一致。相比之下，健康的整體飲食模式和較高的飲食質(zhì)量指數(shù)與良好的心理健康結(jié)果（如較少的抑郁癥狀和心理困擾）之間表現(xiàn)出更一致的關(guān)聯(lián)。研究還發(fā)現(xiàn)，目前的文獻多集中于抑郁癥，對焦慮、壓力和自尊等指標關(guān)注不足，且研究結(jié)果常受到性別和社會經(jīng)濟地位的影響。鑒于此，團隊建議未來的臨床和公共衛(wèi)生策略應優(yōu)先考慮通過飲食質(zhì)量的整體提升來干預青少年心理健康，而非僅僅依賴孤立的營養(yǎng)補充。研究發(fā)表在 Nutrients 上。

#心理健康與精神疾病 #健康管理與壽命延長 #青少年 #飲食模式 #公共衛(wèi)生

閱讀更多：

Tucker, Jade E., et al. “A Recipe for Resilience: A Systematic Review of Diet and Adolescent Mental Health.” Nutrients, vol. 17, no. 23, Nov. 2025. www.mdpi.com, https://doi.org/10.3390/nu17233677

膽汁酸充當“守門人”：人體選擇性吸收好脂肪的分子機制

長期以來，人們認為人體對脂肪的吸收是一視同仁的被動過程。然而，Thomas Q. de Aguiar Vallim及其團隊（加州大學洛杉磯分校）的最新研究推翻了這一觀點，發(fā)現(xiàn)膽汁酸實際上是脂肪吸收的精密“守門人”。該研究揭示了人體在分子層面對“好脂肪”和“壞脂肪”的處理方式截然不同，并提出了一種通過調(diào)節(jié)膽汁酸來選擇性排出壞脂肪、保留好脂肪的潛在療法。

? Credit: Cell Metabolism (2026).

研究團隊利用CRISPR技術(shù)抑制了小鼠體內(nèi)合成膽汁酸的關(guān)鍵酶（CYP7A1），并將其與服用減肥藥奧利司他（Orlistat）的小鼠進行對比。在高脂飲食下，盡管兩組小鼠排出的脂肪都增加了，但只有基因編輯組避免了體重增加且未出現(xiàn)食欲反彈。研究發(fā)現(xiàn)，這是因為未被吸收的脂肪進入腸道深處，觸發(fā)了飽腹感激素GLP-1（胰高血糖素樣肽-1）的大量分泌。更重要的是，脂質(zhì)分析顯示膽汁酸并非通用的“洗滌劑”，它們對多不飽和脂肪（好脂肪）有優(yōu)先親和力，而飽和脂肪（壞脂肪）則需要更高濃度的膽汁酸才能被吸收。因此，降低膽汁酸水平可以特異性地阻斷壞脂肪的吸收，同時保留對代謝有益的好脂肪。這一發(fā)現(xiàn)為開發(fā)針對肥胖和糖尿病的新型精準療法提供了分子基礎(chǔ)。研究發(fā)表在 Cell Metabolism 上。

#疾病與健康 #健康管理與壽命延長 #代謝生物學 #肥胖 #GLP-1

閱讀更多：

Chan, Alvin P., et al. “Bile Acids Regulate Lipid Metabolism through Selective Actions on Fatty Acid Absorption.” Cell Metabolism, vol. 38, no. 2, Feb. 2026, pp. 263-280.e10. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.cmet.2025.11.010

AI 行業(yè)動態(tài)

IntelliFold 2發(fā)布：關(guān)鍵性能超越AlphaFold 3

在生成式科學智能浪潮中，生物基石模型被譽為“皇冠上的明珠”。近日，IntelliGen AI公司正式發(fā)布了IntelliFold 2模型，其在多項核心性能指標上實現(xiàn)了對DeepMind旗下AlphaFold 3的超越，為全球競爭激烈的生物計算領(lǐng)域投下了一枚“Answer ball”。在權(quán)威的FoldBench基準測試中，IntelliFold 2-Pro版本在抗體-抗原相互作用預測任務(wù)上取得了58.2%的成功率，較AlphaFold 3的47.9%領(lǐng)先超過10個百分點；在蛋白-配體共折疊任務(wù)上也以67.7%的成功率領(lǐng)先。這些突破意味著在藥物研發(fā)的早期虛擬篩選階段，該模型能更精準地鎖定候選分子，顯著降低實驗試錯成本。IntelliFold 2已開源其v2-Flash和v2兩個版本，旨在降低全球科研人員使用高性能生物計算模型的門檻。

IntelliFold 2的技術(shù)突破源于對生成式人工智能（GenAI）底層邏輯的創(chuàng)造性重構(gòu)，而非單純堆疊參數(shù)或數(shù)據(jù)。其四大創(chuàng)新核心包括：通過潛在空間縮放技術(shù)提升模型表征能力和計算效率；引入隨機原子級表征以精細捕捉抗體等柔性結(jié)構(gòu)細節(jié)；利用基于近端策略優(yōu)化（PPO，Proximal Policy Optimization）的強化學習優(yōu)化擴散模型采樣過程，提升預測穩(wěn)定性；以及采用難度感知的損失函數(shù)，讓模型更專注于預測難點。這些設(shè)計使其能夠統(tǒng)一處理從結(jié)構(gòu)預測到親和力預測、別構(gòu)（Allosteric，指蛋白質(zhì)遠端位點調(diào)節(jié)其活性的機制）靶點篩選等多種下游任務(wù)，形成了一個“預測-估計-設(shè)計”的完整閉環(huán)，展示了工業(yè)級智能藥物設(shè)計引擎的應用潛力。

#IntelliFold2 #AlphaFold3 #生成式科學智能 #蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預測 #開源模型

閱讀更多：

https://github.com/IntelliGen-AI/IntelliFold

Claude新功能快2.5倍卻貴6倍，開發(fā)者直呼用不起

人工智能公司Anthropic近日為其頂級模型Claude Opus 4.6推出了“極速模式”（Fast Mode），此舉在開發(fā)者社區(qū)引發(fā)巨大爭議。該模式宣稱能將響應速度提升至標準模式的2.5倍，但定價策略極為激進：輸出價格從每百萬token 25美元飆升至150美元，漲幅高達600%。更引發(fā)用戶不滿的是，極速模式的消費獨立于用戶訂閱套餐額度之外，需額外付費。Anthropic官方明確表示，此模式僅提升速度，模型權(quán)重與回答質(zhì)量與標準模式完全一致。這一定價策略被許多開發(fā)者指責為“吃相難看”，在社交平臺上引發(fā)了關(guān)于其究竟是“技術(shù)自信”還是“商業(yè)自殺”的廣泛討論。

盡管定價高昂，但Claude Opus 4.6本身的性能支撐了Anthropic的定價底氣。該模型在多項權(quán)威評測中均位列第一，例如在Artificial Intelligence Index v4.0綜合評分中超越OpenAI的GPT-5.2，在Arena.ai的代碼、文本、專家三大競技場全部登頂。其技術(shù)突破包括支持100萬token的超長上下文窗口，以及強大的自我糾錯能力。Anthropic內(nèi)部實驗甚至展示了由16個Opus 4.6智能體協(xié)作、以極少人力干預完成編寫復雜C編譯器的壯舉。此次極速模式的推出，標志著AI行業(yè)的競爭焦點正從“能做什么”向“能多快做到”轉(zhuǎn)變。Anthropic此舉是一次大膽的市場試探，旨在評估市場為“速度”這一新維度的智能所愿意支付的溢價，其結(jié)果將深刻影響未來AI服務(wù)的商業(yè)模式。

#Claude #極速模式 #定價爭議 #Opus4.6 #AI成本

閱讀更多：

https://code.claude.com/docs/en/fast-mode#toggle-fast-mode

AI數(shù)學證明新突破：初創(chuàng)公司Axiom破解四道長期未解難題

人工智能在深度推理領(lǐng)域取得重要進展。近日，由前弗吉尼亞大學教授Ken Ono等人加盟的AI初創(chuàng)公司Axiom宣布，其開發(fā)的數(shù)學證明AI系統(tǒng)AxiomProver成功破解了四個長期未被解決的數(shù)學問題。其中最具代表性的是解決了由數(shù)學家Dawei Chen和Quentin Gendron五年前提出的“陳-讓德龍猜想”（Chen-Gendron conjecture），該猜想涉及代數(shù)幾何與數(shù)論的一個關(guān)聯(lián)公式。AI不僅獨立完成了該證明，還利用名為Lean的數(shù)學語言自行進行了驗證。此外，AxiomProver還完全獨立地證明了關(guān)于“syzygies”（數(shù)學中表示代數(shù)關(guān)系序列的術(shù)語）的“費爾猜想”（Fel's Conjecture），該猜想甚至與數(shù)學傳奇人物Srinivasa Ramanujan百年前的筆記公式相關(guān)。

這一系列成果標志著AI作為“智能伙伴”輔助前沿數(shù)學研究的范式正在形成。Axiom的方法并非簡單檢索文獻，而是將大語言模型與專為數(shù)學推理訓練的AxiomProver系統(tǒng)結(jié)合，能產(chǎn)生可驗證的新穎證明路徑。哈佛商學院教授Scott Kominers評價其證明過程與結(jié)果均“令人驚嘆”。除了推動純數(shù)學發(fā)展，此類技術(shù)也具有重要的潛在商業(yè)價值。例如，相同的“可證明正確”的AI驗證邏輯可用于開發(fā)更能抵御網(wǎng)絡(luò)攻擊的高可靠性軟件代碼。Axiom的CEO Carina Hong認為，數(shù)學是絕佳的“試驗場”，相關(guān)技術(shù)未來將孕育高價值應用。正如Chen所言，AI不會使數(shù)學家遺忘“乘法表”，反而將為數(shù)學研究開啟更廣闊的視野。

#Axiom #AI數(shù)學證明 #陳讓德龍猜想 #自動推理 #Lean

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https://arxiv.org/abs/2602.03716

AI 驅(qū)動科學

Nature：跨學科團隊宣稱通用人工智能已至：當前大模型滿足關(guān)鍵測試標準

通用人工智能是遙不可及的未來，還是已經(jīng)發(fā)生的現(xiàn)實？Eddy Keming Chen、Mikhail Belkin、Leon Bergen和David Danks（加州大學圣地亞哥分校）組成的跨學科團隊給出了驚人的結(jié)論：按照合理的標準，通用人工智能已經(jīng)到來。這項研究挑戰(zhàn)了認為AI必須達到完美或擁有超級智能才算AGI的傳統(tǒng)觀點，主張從認知能力的廣度與深度來評估機器智能。

研究團隊通過哲學、計算機科學和認知科學的視角，重新審視了通用智能的定義。他們指出，不應將AGI與“超級智能”混為一談，也不應要求機器具備連人類個體都無法達到的全知全能。研究引用了2025年3月的一項數(shù)據(jù)，顯示大語言模型GPT-4.5在圖靈測試中被誤判為人類的概率高達73%，表現(xiàn)優(yōu)于真實人類。此外，AI在國際數(shù)學奧林匹克競賽中奪金、解決博士級難題等事實，標志著其已達到“專家層級”。針對批評者提出的“隨機鸚鵡”（stochastic parrot）理論——即AI只是在沒有理解的情況下重組概率模式——團隊反駁稱，現(xiàn)有模型能夠解決全新的數(shù)學問題并進行反事實推理，證明其內(nèi)部已建立了功能性的世界模型。作者強調(diào)，就像霍金雖受身體局限但智慧超群一樣，缺乏實體或自主性并不妨礙AI擁有智能。研究發(fā)表在 Nature 上。

#認知科學 #計算模型與人工智能模擬 #大模型技術(shù) #通用人工智能 #圖靈測試

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Chen, Eddy Keming, et al. “Does AI Already Have Human-Level Intelligence? The Evidence Is Clear.” Nature, vol. 650, no. 8100, Feb. 2026, pp. 36–40. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/d41586-026-00285-6

給海星背上3D打印書包：海星管足的局部反饋機制啟發(fā)軟體機器人設(shè)計

沒有大腦如何協(xié)調(diào)四肢？Amandine Deridoux、Eva Kanso和Sylvain Gabriele團隊（南加州大學、蒙斯大學）通過研究海星揭示了這一謎題。他們發(fā)現(xiàn)海星的數(shù)百個管足并非由中央神經(jīng)系統(tǒng)指揮，而是依靠每個管足對局部機械力的獨立反應來實現(xiàn)整體的自適應運動。這一發(fā)現(xiàn)為設(shè)計更具韌性的自主機器人提供了重要的生物學藍圖。

? 俯視圖，圖中是背著 3D 打印背包的紅海星（Asterias rubens）。

研究團隊設(shè)計了一系列精巧的實驗。他們?yōu)楹Ｐ侵谱髁颂厥獾?D打印“背包”以增加其體重負荷，并進行了倒置運動測試。利用受抑全內(nèi)反射（FTIR）成像技術(shù)，研究人員能夠?qū)崟r觀察并量化單個管足與接觸面的附著情況。實驗結(jié)果顯示，海星管足的運動具有高度的獨立性和適應性：當感受到負荷增加時，管足會自動延長附著時間以增加抓地力；在倒置狀態(tài)下，它們也會相應調(diào)整接觸行為。

團隊建立的生物力學模型進一步證實，這種協(xié)調(diào)運動源于一種分布式的反饋機制。每個管足就像一個獨立的傳感器和執(zhí)行器，根據(jù)局部的機械應變決定何時附著或松開。這種通過身體力學耦合實現(xiàn)的去中心化控制，使得海星即使在部分管足失效或環(huán)境突變時，仍能保持穩(wěn)定的運動能力。這為開發(fā)能夠在極端環(huán)境中工作的軟體機器人提供了全新的思路。研究發(fā)表在 PNAS 上。

#認知科學 #機器人及其進展 #仿生學 #去中心化控制 #生物力學

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Deridoux, Amandine, et al. “Tube Feet Dynamics Drive Adaptation in Sea Star Locomotion.” Proceedings of the National Academy of Sciences, vol. 123, no. 3, Jan. 2026, p. e2509681123. pnas.org (Atypon), https://doi.org/10.1073/pnas.2509681123

密歇根大學開發(fā)AI模型Prima，數(shù)秒內(nèi)診斷腦部疾病準確率高達97.5%

隨著全球MRI檢查需求激增，放射科醫(yī)生面臨著巨大的工作負荷，導致診斷報告延遲和潛在的誤診風險。Todd Hollon、Yiwei Lyu和Samir Harake等人（密歇根大學）開發(fā)了一種名為“Prima”的人工智能模型。該團隊旨在通過整合醫(yī)療系統(tǒng)規(guī)模的數(shù)據(jù)，創(chuàng)建一個能夠輔助醫(yī)生快速、精準解讀腦部影像的“副駕駛”工具。

? 在臨床背景下可解釋的 Prima 預測。Credit: Nature Biomedical Engineering (2026).

Prima是一種視覺語言模型，也是神經(jīng)影像領(lǐng)域的首個基礎(chǔ)模型。與以往僅依賴小規(guī)模人工整理數(shù)據(jù)進行特定任務(wù)訓練的模型不同，研究團隊使用了超過20萬項完整的MRI檢查和560萬個圖像序列，結(jié)合患者的臨床病史和醫(yī)生開單原因?qū)rima進行訓練。在一項涉及近3萬例MRI檢查的測試中，Prima展現(xiàn)了驚人的性能：它能在幾秒鐘內(nèi)完成讀取和診斷，對神經(jīng)系統(tǒng)疾病的檢測準確率高達97.5%（平均AUC為92.0%），優(yōu)于現(xiàn)有的最先進模型。此外，Prima具備臨床分流能力，能自動識別腦出血或中風等緊急情況并向相關(guān)?？漆t(yī)生發(fā)送警報，同時提供可解釋的診斷建議。研究人員認為，這項技術(shù)有望緩解醫(yī)療資源短缺問題，改善診斷流程。研究發(fā)表在 Nature Biomedical Engineering 上。

#疾病與健康 #大模型技術(shù) #醫(yī)學影像 #人工智能 #神經(jīng)系統(tǒng)疾病

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Lyu, Yiwei, et al. “Learning Neuroimaging Models from Health System-Scale Data.” Nature Biomedical Engineering, Feb. 2026, pp. 1–13. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41551-025-01608-0

自校準AI系統(tǒng)突破生成式視頻時長限制與訓練瓶頸

生成式AI在視頻創(chuàng)作領(lǐng)域長期受困于“漂移”問題——視頻播放幾十秒后畫面便會崩壞且邏輯混亂。瑞士洛桑聯(lián)邦理工學院（EPFL）的Alexandre Alahi教授、李武陽博士及Yasaman Haghighi等人組成的研究團隊（VITA實驗室），開發(fā)了兩種突破性技術(shù)：能夠消除時間限制的“Stable Video Infinity”系統(tǒng)，以及一種名為“LayerSync”的高效訓練方法。這些成果不僅解決了視頻生成的連貫性問題，還大幅降低了模型訓練對外部資源的依賴。

為了解決視頻漂移，研究團隊采用了一種“誤差循環(huán)再訓練”（error recycling）的策略。通過將模型生成過程中的錯誤畫面反饋回訓練系統(tǒng)，迫使AI學習如何在輸入不完美數(shù)據(jù)的情況下“重回正軌”，從而實現(xiàn)了時長無限且邏輯連貫的視頻生成。同時，團隊還提出了LayerSync（層同步）技術(shù)，利用擴散模型內(nèi)部深層網(wǎng)絡(luò)對語義理解更深刻的特點，以此作為“內(nèi)部導師”來指導淺層網(wǎng)絡(luò)的學習。這種“自我對齊”機制無需借助昂貴的外部預訓練模型。實驗數(shù)據(jù)顯示，LayerSync在圖像生成任務(wù)中將訓練速度提升了8.75倍，質(zhì)量提升23.6%，并在音頻和動作生成等多個領(lǐng)域驗證了其有效性。研究相關(guān)論文發(fā)表在 arXiv 預印本平臺上，并將于2026年4月在 International Conference on Learning Representations 上展示。

#大模型技術(shù) #計算模型與人工智能模擬 #生成式AI #視頻生成

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Haghighi, Yasaman, et al. “LayerSync: Self-Aligning Intermediate Layers.” arXiv:2510.12581, arXiv, 14 Oct. 2025. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2510.12581

音樂與同理心語音結(jié)合增強人機情感連接

孤獨感已成為影響現(xiàn)代人特別是老年群體心理健康的重要因素，而能夠提供情感支持的機器人被視為潛在的解決方案。為了提升人機互動的溫度，Johan F. Hoorn和Ivy S. Huang（香港理工大學、香港中文大學）組成的團隊進行了一項創(chuàng)新研究，旨在探究如何通過結(jié)合音樂與語音來增強機器人的情感共鳴能力，并觀察這種影響在長期互動中的變化。

研究團隊設(shè)計了一個屏幕上的NAO機器人，并招募了講粵語的參與者進行了為期兩周、共三次的重復互動實驗。研究發(fā)現(xiàn)，當機器人同時使用富有同理心的語音和背景音樂時，參與者感知到的同理心最為強烈，這種多模態(tài)方法產(chǎn)生了相互強化效應。盡管數(shù)據(jù)顯示，隨著時間的推移，用戶對機器人最初的情感聯(lián)結(jié)和感知到的同理心會逐漸消退，但音樂的加入產(chǎn)生了一個意想不到的積極效果：它讓機器人在后續(xù)互動中顯得更加“真實”且與用戶個人更“相關(guān)”。這種體驗類似于人類咨詢師利用音樂安撫客戶，使得機器人看起來更具人格化。此外，研究還發(fā)現(xiàn)對于極度孤獨的個體，機器人的單純存在本身就具有顯著的陪伴意義。這些發(fā)現(xiàn)表明，為了維持長期的陪伴效果，未來的機器人設(shè)計需要具備適應性，能夠根據(jù)用戶的反饋調(diào)整音樂和對話策略。研究發(fā)表在 ACM Transactions on Human-Robot Interaction 上。

#疾病與健康 #心理健康與精神疾病 #機器人及其進展 #情感計算 #人機交互

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Huang, Ivy S., and Johan F. Hoorn. “A Talking Musical Robot over Multiple Interactions: After Bonding and Empathy Fade, Relevance and Realism Arise.” J. Hum.-Robot Interact., vol. 15, no. 1, Oct. 2025, p. 18:1-18:38. ACM Digital Library, https://doi.org/10.1145/3758102

生成式AI與胞內(nèi)篩選結(jié)合，實現(xiàn)RNA適配體單輪高效進化

如何擺脫傳統(tǒng)核酸適配體篩選中繁瑣的多輪迭代，并確保其在細胞內(nèi)的真實活性？王宇研究員帶領(lǐng)的團隊（中國科學院深圳先進技術(shù)研究院合成生物學研究所等）給出了革命性的答案。他們將生成式人工智能與胞內(nèi)篩選技術(shù)相結(jié)合，開發(fā)了一套全新的進化框架，僅需一輪實驗即可獲得高質(zhì)量的RNA適配體，這一成果得到了諾貝爾獎得主、核酸適配體領(lǐng)域開創(chuàng)者Jack Szostak的高度評價。

該研究團隊提出了一種名為GRAPE-LM的生成式AI框架，通過將“物理進化”與“數(shù)字優(yōu)化”相結(jié)合，實現(xiàn)了RNA適配體的高效發(fā)現(xiàn)。研究人員首先利用CRISmers（一種基于CRISPR-Cas的胞內(nèi)篩選系統(tǒng)）在細胞內(nèi)完成一輪篩選，捕捉具有生物學活性的種子序列。隨后，GRAPE-LM利用基于Transformer架構(gòu)的條件自編碼器和核酸語言模型，以這些胞內(nèi)篩選數(shù)據(jù)為引導，在龐大的序列空間中進行數(shù)字化推演和優(yōu)化。實驗結(jié)果顯示，該方法在針對人T細胞受體CD3ε、新冠病毒刺突蛋白RBD以及致癌轉(zhuǎn)錄因子c-Myc等不同類型的靶標時，僅用一輪篩選便獲得了優(yōu)于傳統(tǒng)多輪方法（SELEX）的適配體。此外，該技術(shù)將起始文庫需求量降低了數(shù)百萬倍，成功打破了胞內(nèi)篩選通量受限的瓶頸，為核酸藥物和探針的開發(fā)提供了強大的新范式。研究發(fā)表在 Nature Biotechnology 上。

#AI 驅(qū)動科學 #大模型技術(shù) #RNA適配體 #合成生物學 #生成式AI

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Zhang, Jun, et al. “Single-Round Evolution of RNA Aptamers with GRAPE-LM.” Nature Biotechnology, Feb. 2026, pp. 1–13. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41587-026-03007-5

Nature：像創(chuàng)可貼一樣的柔性AI芯片：FLEXI實現(xiàn)低成本端側(cè)智能

如何讓貼在皮膚上的柔性貼片擁有像智能手機一樣的分析能力，同時還能保持低功耗和低成本？針對這一難題，任天令教授、劉仿釔副研究員（清華大學集成電路學院）與顏博南研究員（北京大學人工智能研究院）合作，開發(fā)了一種全新的解決方案。他們通過跨層協(xié)同優(yōu)化策略，成功突破了柔性電子在高性能與低功耗之間難以兼顧的瓶頸，研制出了一款名為FLEXI的柔性芯片，為未來的可穿戴醫(yī)療和智能機器人提供了強大的“柔性大腦”。

該研究采用了一種全方位的跨層優(yōu)化方法。在底層制造上，團隊利用成熟的低溫多晶硅薄膜晶體管（LTPS-TFT）工藝，通過特定處理賦予芯片堅固而柔韌的“骨骼”；在電路層面，創(chuàng)新性地應用了數(shù)字存內(nèi)計算架構(gòu)，即讓數(shù)據(jù)在存儲的地方直接進行計算，從而消除了傳統(tǒng)架構(gòu)中數(shù)據(jù)搬運帶來的巨大能耗和延遲。此外，團隊還通過算法優(yōu)化將AI模型壓縮，使其能高效部署在僅有指甲蓋大小的柔性芯片上。實驗結(jié)果顯示，F(xiàn)LEXI芯片在心律失常檢測中準確率高達99.2%，且在經(jīng)歷超過4萬次彎折后性能依然穩(wěn)定。其單顆制造成本不到一毛錢人民幣，功耗極低，極具大規(guī)模商業(yè)化潛力。研究發(fā)表在 Nature 上。

#疾病與健康 #跨學科整合 #柔性電子 #存內(nèi)計算 #端側(cè)智能

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Yan, Anzhi, et al. “A Flexible Digital Compute-in-Memory Chip for Edge Intelligence.” Nature, vol. 649, no. 8099, Jan. 2026, pp. 1165–71. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-025-09931-x

模擬思維能否永生？“步驟-結(jié)構(gòu)原則”挑戰(zhàn)腦仿真中的圖靈等價性

隨著全腦仿真和意識上傳從科幻構(gòu)想走向技術(shù)探討，一個核心假設(shè)正面臨嚴峻挑戰(zhàn)：數(shù)字計算機真的能承載人類意識嗎？Chris Percy（共感知倡議，The Co-Sentience Initiative）發(fā)表最新研究，質(zhì)疑了支撐“思維上傳”的關(guān)鍵基石——圖靈等價性，并指出目前的數(shù)字化路徑可能存在根本性的安全隱患。

Chris Percy在研究中引入了“步驟-結(jié)構(gòu)原則”（Step-Structure Principle），指出雖然圖靈機可以模擬任何計算功能的輸入和輸出行為，但它并不保留計算的“步驟結(jié)構(gòu)”，即計算步驟的數(shù)量、輸入輸出的組織方式以及信息處理密度。簡而言之，模擬“做什么”并不等同于保留了“怎么做”。如果大腦的意識產(chǎn)生依賴于特定的模擬結(jié)構(gòu)而非單純的邏輯運算，那么基于數(shù)字架構(gòu)的腦仿真可能創(chuàng)造出行為上與人無異、但內(nèi)部毫無知覺的“哲學僵尸”。

作者提出了三個支持“步驟結(jié)構(gòu)”關(guān)乎意識的論據(jù)：復雜系統(tǒng)的計算不可簡化性、神經(jīng)科學中觀察到的類似相變的閾值效應，以及意識體驗中的現(xiàn)象結(jié)合問題。研究警告稱，如果忽視這一區(qū)別，人類可能會為了追求數(shù)字永生而陷入一種原本可以避免的生存性風險——將自己替換為毫無意識的代碼。論文呼吁在推進腦上傳技術(shù)前，通過神經(jīng)科學和計算建模的對抗性合作，對這一原則進行嚴格的實證測試。該研究作為白皮書發(fā)布在 The Co-Sentience Initiative 上。

#意識與腦機接口 #計算模型與人工智能模擬 #神經(jīng)機制與腦功能解析 #跨學科整合

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https://philarchive.org/rec/PERCAM-13

整理｜ChatGPT

編輯｜丹雀、存源

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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；與加州理工學院合作成立了加州理工陳天橋雒芊芊神經(jīng)科學研究院。

研究院還建成了支持腦科學和人工智能領(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、、、科普視頻媒體「大圓鏡」等。