█ 腦科學(xué)動態(tài)

冷酷無情源于大腦皮層更薄

計(jì)算模型揭示大腦如何解決“雞尾酒會難題”

大腦額葉-杏仁核神經(jīng)通路可預(yù)測抗抑郁藥療效

迷幻劑如何促使大腦在清醒狀態(tài)下做夢

全球?qū)＜夜沧R確認(rèn)厭食癥是代謝與精神雙重疾病

就醫(yī)之路，貧富殊途：社會經(jīng)濟(jì)地位決定老年人看病半徑

放療是癌癥患者生活質(zhì)量下降的主要原因

█ AI行業(yè)動態(tài)

陳天橋AI團(tuán)隊(duì)另辟蹊徑：MiroThinker模型精準(zhǔn)預(yù)測15天后金價(jià)

告別康奈爾，學(xué)術(shù)預(yù)印本平臺arXiv宣布獨(dú)立運(yùn)營并招募首任CEO

德國思想巨匠哈貝馬斯逝世

█ AI驅(qū)動科學(xué)

Nature：4D成像傳感器芯片助力機(jī)器人同時(shí)追蹤距離與速度

MOOSE-Star打破組合復(fù)雜度壁壘，解鎖大模型直接進(jìn)行科學(xué)發(fā)現(xiàn)的訓(xùn)練范式

大腦記憶有望被定向讀寫，AI與腦機(jī)接口開啟自然情境記憶解碼新框架

RandOpt算法：大模型預(yù)訓(xùn)練權(quán)重周圍存在神經(jīng)叢林

清華大學(xué)等開發(fā)首個(gè)全模態(tài)大腦解碼基礎(chǔ)模型NOBEL

犬類認(rèn)知啟發(fā)機(jī)器人：結(jié)合語言與手勢實(shí)現(xiàn)89%尋物成功率

DeepMind提出LoGeR：基于混合記憶實(shí)現(xiàn)長序列3D重建突破

腦科學(xué)動態(tài)

冷酷無情源于大腦皮層更薄

精神病態(tài)特征（如冷酷、缺乏同理心）是否根植于大腦的物理結(jié)構(gòu)？西班牙ángel Romero-Martínez團(tuán)隊(duì)通過對暴力犯罪者和普通人的腦部掃描研究發(fā)現(xiàn)，無論個(gè)體是否有暴力史，更高的精神病態(tài)特質(zhì)均與額顳頂葉皮層的特定區(qū)域變薄顯著相關(guān)，這為理解反社會行為的神經(jīng)基礎(chǔ)提供了新證據(jù)。

? 文獻(xiàn)強(qiáng)調(diào)了圖中所示腦區(qū)皮層厚度的變化與男性樣本中的精神病態(tài)特征相關(guān)。Credit:Aggression and Violent Behavior (2026).

研究團(tuán)隊(duì)招募了125名男性，包括67名親密伴侶暴力施暴者和58名對照者。他們使用精神病態(tài)量表修訂版（PCL-R）評估了每位參與者的精神病態(tài)特質(zhì)，并利用磁共振成像（MRI）技術(shù)測量其大腦皮層厚度。分析結(jié)果顯示，精神病態(tài)特質(zhì)得分越高，左側(cè)眶額皮質(zhì)（left orbitofrontal cortex，與決策和沖動控制相關(guān)）、左側(cè)島葉（left insula，與解讀他人觀點(diǎn)有關(guān)）、雙側(cè)額上回、右側(cè)背內(nèi)側(cè)前額皮質(zhì)以及右側(cè)前扣帶回皮質(zhì)的厚度就越薄。這種負(fù)相關(guān)關(guān)系在暴力施暴者和對照組中普遍存在，表明大腦皮層變薄可能是精神病態(tài)的一個(gè)普遍神經(jīng)標(biāo)志，而不僅僅是暴力行為的后果。研究人員指出，由于腦掃描數(shù)據(jù)難以偽造，結(jié)合神經(jīng)影像與傳統(tǒng)心理評估，將有助于法醫(yī)專家更準(zhǔn)確地描繪精神病態(tài)個(gè)體的心理畫像。研究發(fā)表在 Aggression and Violent Behavior 上。

#疾病與健康 #神經(jīng)機(jī)制與腦功能解析 #心理健康與精神疾病 #精神病態(tài)

閱讀更多：

Romero-Martínez, ángel, et al. “Reduced Cortical Thickness in Fronto-Temporo-Parietal Regions Associated with High Psychopathic Traits: Conclusions of a Review and an Empirical Study with Intimate Partner Violence Perpetrators.” Aggression and Violent Behavior, vol. 87, Mar. 2026, p. 102134. ScienceDirect, https://doi.org/10.1016/j.avb.2026.102134

計(jì)算模型揭示大腦如何解決“雞尾酒會難題”

大腦如何在嘈雜環(huán)境中鎖定單一聲音（即“雞尾酒會難題”）？麻省理工學(xué)院和哈佛大學(xué)的Josh McDermott, Ian Griffith和R. Preston Hess團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了一個(gè)聽覺系統(tǒng)計(jì)算模型。該模型通過模擬神經(jīng)元對目標(biāo)聲音特征（如音調(diào)）的活動增益，成功再現(xiàn)了人類的選擇性聽覺能力及其成功與失敗的模式，并預(yù)測了新的聽覺現(xiàn)象。

? 腦與認(rèn)知科學(xué)教授、麥戈文研究所副研究員喬什·麥克德莫特（左）與研究生伊恩·格里菲斯坐在揚(yáng)聲器陣列室里，他們正是在這里進(jìn)行了這項(xiàng)研究。Credit: Steph Stevens

研究團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來模擬聽覺系統(tǒng)。其核心機(jī)制在于引入了“乘法增益”（multiplicative gains），即當(dāng)注意力集中于某個(gè)聲音時(shí)，模型中對該聲音特征（如特定音高或空間位置）敏感的神經(jīng)處理單元活動會被放大，而對其他聲音特征的響應(yīng)則被抑制。在實(shí)驗(yàn)中，模型首先接收一段目標(biāo)聲音作為“線索”，然后在一個(gè)包含目標(biāo)聲音和干擾聲音的混合音頻中識別出目標(biāo)聲音說出的特定詞語。結(jié)果顯示，該模型不僅在多種條件下表現(xiàn)出與人類驚人相似的聽覺選擇能力，甚至?xí)赶屡c人類類似的錯(cuò)誤，例如在區(qū)分兩個(gè)音調(diào)相近的同性聲音時(shí)更容易混淆。更重要的是，該模型成功預(yù)測了兩個(gè)此前未被證實(shí)的人類聽覺注意力新特性，并隨后通過人類實(shí)驗(yàn)得到驗(yàn)證：首先，空間注意力的分離效果在水平方向上遠(yuǎn)強(qiáng)于垂直方向；其次，注意力的“聚光燈”在正前方時(shí)范圍較窄，而在側(cè)方時(shí)則更寬。此外，模型中注意力的增強(qiáng)效果主要發(fā)生在處理后期，這與人類大腦聽覺皮層的神經(jīng)活動觀測結(jié)果一致，表明這種機(jī)制可能是大腦解決該問題的有效策略。研究發(fā)表在 Nature Human Behaviour 上。

#認(rèn)知科學(xué) #計(jì)算模型與人工智能模擬 #選擇性注意 #雞尾酒會問題

閱讀更多：

Griffith, Ian M., et al. “Optimized Feature Gains Explain and Predict Successes and Failures of Human Selective Listening.” Nature Human Behaviour, Mar. 2026, pp. 1–23. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41562-026-02414-7

大腦額葉-杏仁核神經(jīng)通路可預(yù)測抗抑郁藥療效

如何為重度抑郁癥（MDD）患者精準(zhǔn)選擇抗抑郁藥，避免漫長的“試錯(cuò)”過程？由Li Xue、Ting Wang及同事（南京東南大學(xué)、南京醫(yī)科大學(xué)等機(jī)構(gòu)）領(lǐng)導(dǎo)的研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，大腦中連接額葉與杏仁核的特定神經(jīng)通路強(qiáng)度，可以作為預(yù)測患者對兩種主流藥物——選擇性血清素再攝取抑制劑（SSRIs）或血清素-去甲腎上腺素再攝取抑制劑（SNRIs）療效的生物標(biāo)志物。

? 皮質(zhì)-杏仁核白質(zhì)連接的組間比較。Credit: Molecular Psychiatry (2026).

研究團(tuán)隊(duì)利用擴(kuò)散張量成像（DTI，一種無創(chuàng)的腦成像技術(shù)，用于觀察水分子在腦白質(zhì)中的運(yùn)動）分析了106名重度抑郁癥患者的大腦結(jié)構(gòu)連接。他們發(fā)現(xiàn)，對SSRIs反應(yīng)良好的患者與對SNRIs反應(yīng)良好的患者，其額葉與內(nèi)側(cè)杏仁核之間的白質(zhì)連接強(qiáng)度存在顯著差異。這種結(jié)構(gòu)上的差異形成了一種“藥理學(xué)傾向模式”，意味著通過分析該通路的強(qiáng)度，或許能預(yù)測哪種藥物對特定患者更有效。更深一步的分析揭示，這一宏觀的大腦連接模式與微觀的分子基礎(chǔ)（即血清素和去甲腎上腺素遞質(zhì)系統(tǒng)）高度相關(guān)，并受到關(guān)鍵基因（如SLC6A4）遺傳風(fēng)險(xiǎn)的影響。這一發(fā)現(xiàn)整合了宏觀腦影像、微觀分子結(jié)構(gòu)和遺傳信息，為實(shí)現(xiàn)抑郁癥的精準(zhǔn)治療提供了新的路徑。研究發(fā)表在 Molecular Psychiatry 上。

#疾病與健康 #神經(jīng)機(jī)制與腦功能解析 #個(gè)性化醫(yī)療 #心理健康與精神疾病

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Xue, Li, et al. “A Nuclei-Specific Fronto-Amygdala Pathway and Its Neurotransmitter Receptor Distribution: Implications for Antidepressant Selection.” Molecular Psychiatry, Feb. 2026, pp. 1–12. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41380-026-03502-w

迷幻劑如何促使大腦在清醒狀態(tài)下做夢

迷幻劑為何會讓人產(chǎn)生幻覺，體驗(yàn)到“清醒的夢境”？Dirk Jancke, Thomas Kn?pfel, Callum M. White等研究人員通過小鼠實(shí)驗(yàn)揭示了其背后的神經(jīng)機(jī)制。研究發(fā)現(xiàn)，迷幻劑通過增強(qiáng)大腦視覺皮層與記憶區(qū)域的同步活動，使大腦的內(nèi)部記憶凌駕于外部現(xiàn)實(shí)之上，從而“看見”并不存在的景象。

研究團(tuán)隊(duì)采用先進(jìn)的電壓成像技術(shù)，實(shí)時(shí)監(jiān)測基因改造小鼠大腦皮層的神經(jīng)活動。實(shí)驗(yàn)中，小鼠在觀看視覺刺激前后被注射了一種強(qiáng)效的5-HT2A受體激動劑（5-HT2A agonist，一種模擬LSD等迷幻劑效果的化學(xué)物質(zhì)）。結(jié)果顯示，藥物顯著增強(qiáng)了大腦初級視覺皮層和后扣帶皮層之間的慢速節(jié)律性振蕩，即θ節(jié)律。這種增強(qiáng)的同步活動表明，迷幻劑像一個(gè)開關(guān)，它削弱了大腦對眼睛所見真實(shí)畫面的處理，同時(shí)放大了來自記憶區(qū)域的內(nèi)部信號。大腦不再依賴外部輸入，而是開始用自身的記憶片段來“填補(bǔ)”視覺，創(chuàng)造出一個(gè)生動的、自我生成的世界，這為視覺幻覺的形成提供了有力的生物學(xué)解釋。研究發(fā)表在 Communications Biology 上。

#疾病與健康 #神經(jīng)機(jī)制與腦功能解析 #心理健康與精神疾病 #迷幻劑 #幻覺

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White, Callum M., et al. “Psychedelic 5-HT2A Agonist Increases Spontaneous and Evoked 5-Hz Oscillations in Visual and Retrosplenial Cortex.” Communications Biology, vol. 9, no. 1, Jan. 2026, p. 216. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s42003-025-09492-9

全球?qū)＜夜沧R確認(rèn)厭食癥是代謝與精神雙重疾病

神經(jīng)性厭食癥的生物學(xué)基礎(chǔ)是什么，又該如何客觀評估？為解決此問題，世界生物精神病學(xué)會聯(lián)盟（WFSBP）組織了一個(gè)由Hubertus Himmerich, Janet Treasure, Johanna L. Keeler等53名全球頂尖專家組成的工作組。他們通過系統(tǒng)性地整合多學(xué)科證據(jù)，首次發(fā)布了一份關(guān)于神經(jīng)性厭食癥候選生物標(biāo)志物的綜合性共識聲明。

該聲明匯集了遺傳學(xué)、表觀遺傳學(xué)、免疫學(xué)及神經(jīng)科學(xué)等領(lǐng)域的最新發(fā)現(xiàn)，為理解厭食癥提供了全新的生物學(xué)框架。研究指出，遺傳學(xué)證據(jù)明確支持厭食癥不僅是精神疾病，也是一種代謝紊亂。表觀遺傳學(xué)研究則發(fā)現(xiàn)，該疾病與患者體內(nèi)膽固醇和脂肪合成的失衡有關(guān)。此外，研究還強(qiáng)調(diào)了腸道微生物群紊亂、免疫系統(tǒng)功能異常（如產(chǎn)生錯(cuò)誤攻擊食欲調(diào)節(jié)激素的抗體）在厭食癥發(fā)展中的關(guān)鍵作用。工作組提出的候選生物標(biāo)志物清單覆蓋范圍廣泛，從體重、心率等傳統(tǒng)生理指標(biāo)，到腦容量等神經(jīng)影像學(xué)數(shù)據(jù)，再到通過智能手機(jī)追蹤行為模式的數(shù)字生物標(biāo)志物。這份里程碑式的共識旨在推動生物標(biāo)志物在臨床的應(yīng)用，以實(shí)現(xiàn)對厭食癥的早期、精準(zhǔn)干預(yù)。研究發(fā)表在 The World Journal of Biological Psychiatry 上。

#疾病與健康 #心理健康與精神疾病 #神經(jīng)性厭食癥 #生物標(biāo)志物 #國際共識

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Himmerich, Hubertus, et al. “World Federation of Societies of Biological Psychiatry (WFSBP) Consensus Statement on Candidate Biomarkers for Anorexia Nervosa.” The World Journal of Biological Psychiatry, Mar. 2026, pp. 1–92. DOI.org (Crossref), https://doi.org/10.1080/15622975.2026.2626934

就醫(yī)之路，貧富殊途：社會經(jīng)濟(jì)地位決定老年人看病半徑

美國老年人為看病愿意走多遠(yuǎn)，這一問題直接關(guān)系到醫(yī)療公平性。南加州大學(xué)多恩西夫經(jīng)濟(jì)與社會研究中心的Jeremy Burke和Soeren Mattke等人，通過一項(xiàng)全國性調(diào)查揭示，許多老年人愿意為就醫(yī)付出超乎想象的時(shí)間，但這種意愿受到其健康狀況和社會經(jīng)濟(jì)地位的顯著影響。

研究團(tuán)隊(duì)對2650名65歲及以上的美國成年人進(jìn)行了調(diào)查，分析了他們對不同類型醫(yī)療服務(wù)的可接受出行時(shí)間。結(jié)果顯示，老年人就醫(yī)意愿強(qiáng)烈，他們愿意為初級保健出行68分鐘，為看?？漆t(yī)生出行128分鐘（超過兩小時(shí)），為進(jìn)行核磁共振（MRI）等診斷性檢查出行113分鐘。然而，平均值背后隱藏著巨大的不平等。收入更高、受教育程度更好、能方便開車的群體愿意走得更遠(yuǎn)；相反，健康狀況不佳、居住在交通擁堵的大城市或曾面臨出行困難的老年人，即使是略微增加路程也可能成為放棄就醫(yī)的障礙。這一發(fā)現(xiàn)對日益普遍的醫(yī)療系統(tǒng)整合和遠(yuǎn)程醫(yī)療發(fā)展具有重要啟示，提醒政策制定者在規(guī)劃醫(yī)療資源布局時(shí)，必須考慮距離之外的社會經(jīng)濟(jì)和交通因素，以確保弱勢群體的醫(yī)療可及性。研究發(fā)表在 JAMA Network Open 上。

#疾病與健康 #疾病預(yù)防 #社會經(jīng)濟(jì)因素 #老齡化 #醫(yī)療可及性

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Burke, Jeremy, et al. “Willingness of Older Adults to Travel for Medical Care.” JAMA Network Open, vol. 9, no. 2, Feb. 2026, p. e2560280. Silverchair, https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2025.60280

放療是癌癥患者生活質(zhì)量下降的主要原因

鼻咽癌（NPC）治療在提高生存率的同時(shí)，也嚴(yán)重影響患者生活質(zhì)量，如何平衡療效與康復(fù)成為新挑戰(zhàn)。中山大學(xué)腫瘤防治中心的馬駿、徐騁等研究人員，通過一項(xiàng)名為PLATINUM的2期臨床試驗(yàn)，系統(tǒng)分析了一種新型免疫聯(lián)合治療方案對患者生活質(zhì)量的真實(shí)影響，研究揭示了放療是導(dǎo)致生活質(zhì)量下降的關(guān)鍵因素，并強(qiáng)調(diào)了將患者主觀感受納入療效評估的重要性。

該研究基于一項(xiàng)2期臨床試驗(yàn)，對152名接受納武單抗（nivolumab）聯(lián)合放化療（但豁免了同步順鉑）的鼻咽癌患者進(jìn)行了分析。研究核心是評估患者報(bào)告結(jié)局（Patient-reported Outcome，PRO），即患者對自己健康狀況、功能及生活狀態(tài)的主觀感受，而非僅僅依賴傳統(tǒng)的臨床指標(biāo)。結(jié)果顯示，44.1%的患者成功實(shí)現(xiàn)了社會再融入。通過對比不同治療階段的影響，研究明確指出，放療對生活質(zhì)量的負(fù)面沖擊遠(yuǎn)大于誘導(dǎo)化療或納武單抗，而停止放療帶來的改善也最為顯著。數(shù)據(jù)還揭示，言語和吞咽功能障礙不僅與社會再融入失敗密切相關(guān)，還預(yù)示著更高的局部復(fù)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)。此外，一個(gè)重要的發(fā)現(xiàn)是，當(dāng)臨床醫(yī)生低估患者報(bào)告的食欲下降嚴(yán)重程度時(shí)，患者的3年無失敗生存率會顯著降低。這項(xiàng)研究強(qiáng)調(diào)了社會再融入是評估患者康復(fù)的有效綜合指標(biāo)，并提示未來的治療應(yīng)更關(guān)注對特定功能的保護(hù)與干預(yù)。研究發(fā)表在 Med 上。

#疾病與健康 #健康管理與壽命延長 #鼻咽癌 #生活質(zhì)量 #患者報(bào)告結(jié)局

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Xu, Cheng, et al. “Patient-Reported Outcomes from a Phase 2 PLATINUM Trial of Nivolumab Combination Therapy Sparing Concurrent Cisplatin in Nasopharyngeal Carcinoma.” Med, vol. 7, no. 3, Mar. 2026. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.medj.2025.100994

AI 行業(yè)動態(tài)

陳天橋AI團(tuán)隊(duì)另辟蹊徑：MiroThinker模型不求秒回，精準(zhǔn)預(yù)測15天后金價(jià)

在眾多AI公司競相提升模型響應(yīng)速度的當(dāng)下，由陳天橋領(lǐng)銜的MiroMind團(tuán)隊(duì)反其道而行之，推出了專注于深度推理的新一代“重型”智能體MiroThinker-1.7系列。該系列包含235B參數(shù)的開源模型MiroThinker-1.7、30B的輕量版mini模型，以及刷新多項(xiàng)基準(zhǔn)測試成績的閉源模型MiroThinker-H1。不同于常規(guī)模型，MiroThinker旨在處理復(fù)雜的長鏈條智力任務(wù)，通過延長思考時(shí)間來換取結(jié)果的精確性與可驗(yàn)證性。其在BrowseComp（網(wǎng)頁檢索類大模型基準(zhǔn)測試）和GAIA（通用AI助手基準(zhǔn)測試）等權(quán)威測試中，以88.2%和88.5%的成績超越了Gemini-3.1-Pro、GPT-5.4-Thinking等頂尖閉源模型，展現(xiàn)了強(qiáng)大的復(fù)雜任務(wù)處理能力。

MiroThinker的核心優(yōu)勢在實(shí)際應(yīng)用中得到了印證。研究人員通過讓模型在F1上海站比賽前2小時(shí)、賽中1小時(shí)等關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)進(jìn)行實(shí)時(shí)排名預(yù)測發(fā)現(xiàn)，它能動態(tài)抓取天氣、車手狀態(tài)、車隊(duì)策略等實(shí)時(shí)信息，并逐步修正預(yù)測，最終與真實(shí)結(jié)果高度吻合。更令人印象深刻的是，該模型曾提前15天對黃金價(jià)格進(jìn)行預(yù)估，預(yù)測值（$5185/oz）與實(shí)際市場收盤價(jià)（$5206.40）的誤差僅為0.08%。這種精準(zhǔn)度源于其核心技術(shù)——重型求解器（heavy-duty solver）與“可驗(yàn)證交互”理念。通過“中期訓(xùn)練”增強(qiáng)模型的規(guī)劃與推理能力，并在每一步推理中引入局部與全局驗(yàn)證機(jī)制，確保最終答案基于嚴(yán)密的邏輯而非語義流暢度。這種“慢下來、想更多”的策略，讓MiroThinker在金融、科研等需要深度求證的專業(yè)領(lǐng)域開辟了獨(dú)特路徑。

#MiroThinker #深度推理AI #陳天橋 #AI金融預(yù)測 #重型智能體

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https://github.com/MiroMindAI/MiroThinker

告別康奈爾，學(xué)術(shù)預(yù)印本平臺arXiv宣布獨(dú)立運(yùn)營并招募首任CEO

服務(wù)全球科研界超過二十五年的預(yù)印本服務(wù)器arXiv，近日宣布了一個(gè)重大決定：它將結(jié)束與康奈爾大學(xué)的長期隸屬關(guān)系，轉(zhuǎn)型為一個(gè)獨(dú)立運(yùn)營的非營利組織。這一消息由平臺官方正式發(fā)布，并同步啟動了歷史上首位首席執(zhí)行官的全球招募工作，預(yù)期年薪約為30萬美元。此舉迅速在學(xué)術(shù)社區(qū)引發(fā)廣泛討論，觀點(diǎn)從對新任CEO薪資水平的探討，延伸到對平臺未來走向的深層關(guān)切。然而，此次獨(dú)立的核心驅(qū)動力在于，arXiv已從一個(gè)大學(xué)附屬的研究項(xiàng)目，成長為托管近240萬篇論文、月下載量超千萬次的全球關(guān)鍵學(xué)術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施，其現(xiàn)有規(guī)模與復(fù)雜運(yùn)營需求，已超出了大學(xué)附屬項(xiàng)目的傳統(tǒng)架構(gòu)所能適配的范圍。

事實(shí)上，arXiv的資金來源早已多元化。目前，康奈爾大學(xué)的直接支持僅占其運(yùn)營費(fèi)用的37%左右，其余資金來自西蒙斯基金會、美國國家科學(xué)基金會等機(jī)構(gòu)的捐贈，以及全球約220家會員機(jī)構(gòu)的年費(fèi)。這意味著，arXiv實(shí)際上已是一個(gè)由全球?qū)W術(shù)共同體共同支撐的公共設(shè)施，但在行政、人事和財(cái)務(wù)決策上仍需遵循大學(xué)的流程，這種不匹配限制了其發(fā)展靈活性。獨(dú)立后，平臺將能更自主地推進(jìn)技術(shù)迭代（如將系統(tǒng)遷移至谷歌云）、拓展合作并確保長期財(cái)務(wù)可持續(xù)。更重要的是，獨(dú)立運(yùn)營有助于強(qiáng)化其中立性，避免因依附單一機(jī)構(gòu)可能引發(fā)的利益協(xié)調(diào)疑慮。然而，獨(dú)立也帶來了挑戰(zhàn)，包括如何維系超過200名無償服務(wù)的志愿審核員網(wǎng)絡(luò)，以及如何在人工智能時(shí)代，面對科技巨頭對高質(zhì)量學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)的巨大需求時(shí)，堅(jiān)守其作為公益基礎(chǔ)設(shè)施的定位，避免為短期利益而損害長期公信力。

#arXiv #預(yù)印本 #學(xué)術(shù)開放獲取 #非營利轉(zhuǎn)型 #學(xué)術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施

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https://tildes.net/~science/1t7g/arxiv_is_separating_from_cornell_university_and_is_hiring_a_ceo_who_will_be_paid_roughly_300_000

德國思想巨匠哈貝馬斯逝世：以理性溝通守護(hù)民主的“最后歐洲人”

德國最具影響力的哲學(xué)家與公共知識分子于爾根·哈貝馬斯（Jürgen Habermas）于3月14日在施塔恩貝格去世，享年96歲。在戰(zhàn)后一片對理性深感幻滅的思想氛圍中，哈貝馬斯畢生逆流而上，為啟蒙理想和真理的可能性進(jìn)行了堅(jiān)定的辯護(hù)。他在1960年代初提出的“公共領(lǐng)域”（public sphere）概念影響最為深遠(yuǎn)，該理論指出，一個(gè)獨(dú)立于國家控制、公民能自由討論和交換意見的空間，是民主健康存續(xù)的基石。這一概念此后在政治學(xué)、歷史學(xué)乃至傳媒研究等多個(gè)領(lǐng)域催生了海量研究。作為法蘭克福學(xué)派第二代領(lǐng)軍人物，他比前輩 Theodor Adorno 和 Max Horkheimer 對現(xiàn)代性抱有更多信心，視啟蒙為一項(xiàng)“未竟的工程”，相信通過改善溝通可以糾正其弊端。在其1981年的主要著作《交往行為理論》（The Theory of Communicative Action）中，他系統(tǒng)闡述了通過平等對話達(dá)成共識的“理想言說情境”，認(rèn)為這種將觀念置于“無情公共話語的酸浴”中的過程，能讓公民集體影響自身的社會命運(yùn)。

哈貝馬斯的學(xué)術(shù)生命始終與公共論辯緊密交織。他不僅以深邃甚至艱澀的哲學(xué)著作聞名，更通過大量報(bào)刊文章頻繁介入現(xiàn)實(shí)，其核心關(guān)切始終是民主的存續(xù)與倒退的風(fēng)險(xiǎn)。出生于1929年的他，青少年時(shí)期親歷了納粹統(tǒng)治，這段經(jīng)歷使他終生警惕民族主義，并堅(jiān)持德國必須毫無扭曲地銘記大屠殺的罪責(zé)。1980年代，他因嚴(yán)厲抨擊試圖 relativize（相對化，即淡化某事件歷史嚴(yán)重性）大屠殺的右翼歷史學(xué)家，引發(fā)了著名的“歷史學(xué)家之爭”。他同樣對歐洲一體化進(jìn)程憂心忡忡，被視為守護(hù)歐洲理念的“最后歐洲人”。晚年，他也關(guān)注宗教在公共生活中的角色，倡導(dǎo)在“后世俗社會”中調(diào)和啟蒙傳統(tǒng)與宗教信仰。盡管被批評為過于理想主義，哈貝馬斯從黑暗歷史中走出卻始終懷抱溝通理性的希望，正如研究者所言，他“是一個(gè)希望的形象”，深信民主依賴于“人們相信仍有集體塑造未來的空間”。

#哈貝馬斯 #公共領(lǐng)域 #交往行為理論 #法蘭克福學(xué)派 #啟蒙理性

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https://www.nytimes.com/2026/03/14/books/jurgen-habermas-dead.html

AI 驅(qū)動科學(xué)

Nature：4D成像傳感器芯片助力機(jī)器人同時(shí)追蹤距離與速度

傳統(tǒng)機(jī)器視覺系統(tǒng)難以即時(shí)測量快速運(yùn)動物體的速度，且往往體積龐大、成本高昂。Francesca Fabiana Settembrini和Remus Nicolaescu等開發(fā)出一種大規(guī)模相干4D成像傳感器芯片，能夠在創(chuàng)建環(huán)境三維地圖的同時(shí)追蹤運(yùn)動物體速度，實(shí)現(xiàn)了低成本且緊湊的機(jī)器視覺突破。

? 示例點(diǎn)云。Credit: Nature (2026).

研究人員在單塊硅芯片上構(gòu)建了包含61952個(gè)固定像素的焦平面陣列（focal plane array，一種將微型光電傳感器密集排列在光學(xué)系統(tǒng)焦平面上的物理網(wǎng)格）。與傳統(tǒng)脈沖激光不同，該芯片采用調(diào)頻連續(xù)波激光雷達(dá)（FMCW LiDAR，一種發(fā)射連續(xù)頻率調(diào)制激光并檢測反射光波頻率微小變化以同時(shí)計(jì)算距離和速度的技術(shù)）。芯片內(nèi)部的集成熱光開關(guān)網(wǎng)絡(luò)將外部連續(xù)激光依次引導(dǎo)至不同像素組，每個(gè)像素既是發(fā)射器也是接收器，大幅縮小了系統(tǒng)體積。測試數(shù)據(jù)顯示，該芯片能以每秒3到15幀的幀率生成包含數(shù)千個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的三維點(diǎn)云。在室內(nèi)，系統(tǒng)成功繪制了6至11米范圍的地圖；在室外，芯片準(zhǔn)確捕捉到了65米外建筑物的陽臺細(xì)節(jié)，角分辨率達(dá)0.06度，且單點(diǎn)能耗僅為46納焦耳。在針對旋轉(zhuǎn)圓盤的測試中，該傳感器瞬間完成了速度的精確測量。這項(xiàng)集成了超60萬個(gè)光子元件和相關(guān)電子器件的技術(shù)，不僅將像素?cái)?shù)量提升五倍，更極大降低了生產(chǎn)成本。研究發(fā)表在 Nature 上。

#疾病與健康 #跨學(xué)科整合 #再生醫(yī)學(xué) #嵌合體 #先天免疫

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Settembrini, Francesca Fabiana, et al. “A Large-Scale Coherent 4D Imaging Sensor.” Nature, vol. 651, no. 8105, Mar. 2026, pp. 364–70. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-026-10183-6

MOOSE-Star打破組合復(fù)雜度壁壘，解鎖大模型直接進(jìn)行科學(xué)發(fā)現(xiàn)的訓(xùn)練范式

如何讓大語言模型直接生成科學(xué)發(fā)現(xiàn)一直面臨巨大的計(jì)算組合復(fù)雜度壁壘？Zonglin Yang與Lidong Bing（MiroMind AI）提出了一套通用的科學(xué)發(fā)現(xiàn)理論框架，成功打破了這一死鎖，并首次在該領(lǐng)域清晰觀察到了訓(xùn)練期與推理期的Scaling Law。

過去直接訓(xùn)練大模型進(jìn)行科學(xué)發(fā)現(xiàn)往往會陷入從海量文獻(xiàn)庫中檢索和組合靈感的計(jì)算爆炸（combinatorial explosion），搜索空間的復(fù)雜度高達(dá)O（N^k）。為打破這一壁壘，研究團(tuán)隊(duì)提出了MOOSE-Star框架。該方法摒棄了端到端訓(xùn)練，采用靈感檢索與假設(shè)組合的分離訓(xùn)練范式，將指數(shù)級復(fù)雜度降至線性。同時(shí)，團(tuán)隊(duì)引入動機(jī)引導(dǎo)的分層搜索，模型先生成明確的研究動機(jī)，再沿著結(jié)構(gòu)化的全局知識樹進(jìn)行定向檢索，理想情況下將檢索復(fù)雜度進(jìn)一步降維至對數(shù)級別。為提升魯棒性，模型采用了容錯(cuò)組合機(jī)制，在存在一定檢索噪聲的上下文中通過嚴(yán)密的生成式推理推導(dǎo)科學(xué)假設(shè)。為支撐該框架的訓(xùn)練，團(tuán)隊(duì)耗費(fèi)38400個(gè)GPU小時(shí)解構(gòu)了108717篇真實(shí)論文的推導(dǎo)鏈路，構(gòu)建出TOMATO-Star數(shù)據(jù)套件。實(shí)驗(yàn)證實(shí)，隨著訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模的擴(kuò)張和推理期投入算力的增加，模型產(chǎn)出高質(zhì)量科學(xué)假設(shè)的成功率呈現(xiàn)穩(wěn)定且持續(xù)的增長，徹底打破了傳統(tǒng)暴力采樣面臨的復(fù)雜性高墻。

#AI驅(qū)動科學(xué) #大模型技術(shù) #自動化科研 #科學(xué)發(fā)現(xiàn)

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Yang, Zonglin, and Lidong Bing. “MOOSE-Star: Unlocking Tractable Training for Scientific Discovery by Breaking the Complexity Barrier.” arXiv:2603.03756, arXiv, 4 Mar. 2026. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2603.03756

大腦記憶有望被定向讀寫，AI與腦機(jī)接口開啟自然情境記憶解碼新框架

真實(shí)生活中的復(fù)雜情節(jié)記憶是如何被大腦編碼以及能否被定向干預(yù)一直是個(gè)未解之謎。南加州大學(xué)的Dong Song團(tuán)隊(duì)提出了一套整合框架，產(chǎn)生了一套能在自然情境下驗(yàn)證并調(diào)控記憶代碼的系統(tǒng)工程。

研究人員提出了一種多模態(tài)建?？蚣埽紫确謩e訓(xùn)練神經(jīng)側(cè)和行為側(cè)的編碼器。一邊輸入大規(guī)模神經(jīng)記錄如局部場電位，另一邊輸入自然場景中的視覺流和語義等行為信息，隨后將二者投射到同一個(gè)潛在空間中進(jìn)行對齊。這使得模型能從自然數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)記憶結(jié)構(gòu)。在此基礎(chǔ)上，研究構(gòu)建了一個(gè)閉環(huán)記憶腦機(jī)接口系統(tǒng)，在解碼與記憶成功相關(guān)的神經(jīng)模式后，通過電刺激等反饋手段在毫秒級尺度上實(shí)時(shí)干預(yù)神經(jīng)回路。此外，團(tuán)隊(duì)提議借助大語言模型分析受試者的自由敘述，從而評估記憶的主觀體驗(yàn)感。這一框架為未來開發(fā)記憶假體以治療阿爾茨海默病和創(chuàng)傷后應(yīng)激障礙等疾病提供了理論支撐。研究發(fā)表在 Advanced Science 上。

#意識與腦機(jī)接口 #腦機(jī)接口 #人工智能 #記憶機(jī)制 #神經(jīng)調(diào)控

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Song, Dong. Decoding Naturalistic Episodic Memory with Artificial Intelligence and Brain‐Machine Interface. advanced.onlinelibrary.wiley.com, https://doi.org/10.1002/advs.202520125. Accessed 16 Mar. 2026

RandOpt算法：大模型預(yù)訓(xùn)練權(quán)重周圍存在神經(jīng)叢林

大模型后訓(xùn)練必須依賴復(fù)雜的強(qiáng)化學(xué)習(xí)嗎？Yulu Gan和Phillip Isola（麻省理工學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室）發(fā)現(xiàn)預(yù)訓(xùn)練模型權(quán)重空間內(nèi)潛藏大量任務(wù)專家，證實(shí)隨機(jī)擾動與集成算法即可超越傳統(tǒng)方法。

研究團(tuán)隊(duì)提出了一種名為RandOpt的后訓(xùn)練算法。該算法完全拋棄了梯度計(jì)算，而是直接向預(yù)訓(xùn)練模型的權(quán)重中添加單步的高斯噪聲，生成大量隨機(jī)擾動后的模型副本。隨后在驗(yàn)證集上選出表現(xiàn)最好的若干模型，并在測試時(shí)通過多數(shù)投票機(jī)制得出最終答案。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在數(shù)學(xué)推理和代碼生成等復(fù)雜任務(wù)中，RandOpt在相同的浮點(diǎn)運(yùn)算次數(shù)下，不僅追平甚至超越了近端策略優(yōu)化等傳統(tǒng)基準(zhǔn)方法。研究揭示了隨著模型規(guī)模的擴(kuò)大，參數(shù)空間會從稀疏狀態(tài)轉(zhuǎn)變?yōu)槊芗纳窠?jīng)叢林。這意味著大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型本身已天然自帶任務(wù)專家，后訓(xùn)練的本質(zhì)更傾向于挑選已有能力而非從零學(xué)習(xí)。此外，研究還證實(shí)簡單的蒸餾策略可將該方法的計(jì)算成本降至百分之二。

#大模型技術(shù) #其他 #后訓(xùn)練 #強(qiáng)化學(xué)習(xí) #參數(shù)空間

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Gan, Yulu, and Phillip Isola. “Neural Thickets: Diverse Task Experts Are Dense Around Pretrained Weights.” arXiv:2603.12228, arXiv, 12 Mar. 2026. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2603.12228

清華大學(xué)等開發(fā)首個(gè)全模態(tài)大腦解碼基礎(chǔ)模型NOBEL

如何打破非侵入式腦信號由于特征差異巨大而無法統(tǒng)一解析的壁壘？Changli Tang與Shurui Li等（清華大學(xué)及上海人工智能實(shí)驗(yàn)室等機(jī)構(gòu)）開發(fā)了首個(gè)全模態(tài)大腦解碼大語言模型NOBEL，成功在共享語義空間內(nèi)實(shí)現(xiàn)了異構(gòu)腦信號的統(tǒng)一解碼，為全面理解大腦動態(tài)奠定了基礎(chǔ)。

研究團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了一個(gè)大語言模型框架。針對高頻電磁信號，模型采用統(tǒng)一的腦電圖與腦磁圖編碼器。對于低頻代謝信號，研究設(shè)計(jì)了雙路徑策略來提取功能磁共振成像的動態(tài)響應(yīng)與靜態(tài)特征。這些異構(gòu)腦信號連同外部視覺或聽覺刺激被共同映射到共享語義空間中，使系統(tǒng)能根據(jù)自然語言提示生成解析結(jié)果。實(shí)驗(yàn)顯示，NOBEL在多種單模態(tài)分類基準(zhǔn)測試中優(yōu)于現(xiàn)有專門模型。值得注意的是，融合電磁與代謝信號能獲得比單一模態(tài)更高的解碼準(zhǔn)確率。此外，該模型在刺激感知解碼任務(wù)中表現(xiàn)優(yōu)異，不僅能有效解析大腦響應(yīng)中的視覺語義，還驗(yàn)證了感覺輸入與神經(jīng)活動間的因果關(guān)系。

#意識與腦機(jī)接口 #大腦信號解析 #大模型技術(shù) #多模態(tài)融合

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Tang, Changli, et al. “One Brain, Omni Modalities: Towards Unified Non-Invasive Brain Decoding with Large Language Models.” arXiv:2602.21522, arXiv, 25 Feb. 2026. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2602.21522

犬類認(rèn)知啟發(fā)機(jī)器人：結(jié)合語言與手勢實(shí)現(xiàn)89%尋物成功率

當(dāng)機(jī)器人在雜亂環(huán)境中為人類尋找物品時(shí)常因指令模糊或視線遮擋而失?。▽ふ椅锲放c理解模糊指令的問題）。Ivy Xiao He、Stefanie Tellex與Jason Xinyu Liu等（布朗大學(xué)）開發(fā)了一種融合人類語言和手勢的新型框架，使機(jī)器人在復(fù)雜環(huán)境中的尋物成功率達(dá)到了百分之八十九（產(chǎn)生了高準(zhǔn)確率的多模態(tài)尋物系統(tǒng)）。

現(xiàn)實(shí)世界充滿了不確定性，單一的視覺或語言指令往往不足以讓機(jī)器人準(zhǔn)確找到目標(biāo)。為了解決這一難題，研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一種名為語言和手勢引導(dǎo)的部分可觀測環(huán)境物體搜索（LEGS-POMDP，一種使機(jī)器人在不確定性下進(jìn)行推理并結(jié)合多模態(tài)輸入的數(shù)學(xué)決策框架）的模塊化系統(tǒng)。該系統(tǒng)的一大創(chuàng)新在于借鑒了狗如何理解人類意圖的認(rèn)知科學(xué)成果。研究人員分析了人類的指向動作，建立了一個(gè)基于眼睛到手肘再到手腕連線的概率錐模型（cone of probability，將指向目標(biāo)劃定在特定錐形空間范圍內(nèi)的數(shù)學(xué)模型）。隨后研究人員將該手勢模型與視覺語言模型相結(jié)合，把不同的輸入轉(zhuǎn)化為概率分布，幫助機(jī)器人不斷更新對周圍環(huán)境的認(rèn)知置信度。在實(shí)驗(yàn)室的模擬環(huán)境和四足移動機(jī)械臂的真實(shí)測試中，該系統(tǒng)展現(xiàn)了極高的魯棒性。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示，當(dāng)機(jī)器人結(jié)合手勢和語言指令時(shí)，能夠在各種復(fù)雜場景下正確定位散落的物體，平均成功率達(dá)到百分之八十九左右，遠(yuǎn)超僅依賴單一感知模式的基準(zhǔn)測試結(jié)果。這項(xiàng)研究不僅為處理人類交流中固有的模糊性提供了解決方案，也展示了計(jì)算機(jī)科學(xué)與認(rèn)知科學(xué)結(jié)合的巨大潛力。研究發(fā)表在 Proceedings of the 21st ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction 上。

#認(rèn)知科學(xué) #機(jī)器人及其進(jìn)展 #多模態(tài)融合 #人機(jī)交互 #POMDP

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He, Ivy Xiao, et al. “LEGS-POMDP: Language and Gesture-Guided Object Search in Partially Observable Environments.” Proceedings of the 21st ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction, 2026, pp. 227–36. arXiv.org, https://doi.org/10.1145/3757279.3785585

DeepMind提出LoGeR：基于混合記憶實(shí)現(xiàn)長序列3D重建突破

前饋3D重建處理長序列視頻時(shí)常受限于上下文窗口。Junyi Zhang等（谷歌DeepMind和加州大學(xué)伯克利分校）提出LoGeR架構(gòu)，利用混合記憶模塊將密集3D重建擴(kuò)展至近兩萬幀，顯著降低了軌跡誤差與尺度漂移。

該研究將視頻流分塊處理，并設(shè)計(jì)了一個(gè)雙組件的混合記憶模塊來確?？鐗K的幾何一致性。該模塊結(jié)合了參數(shù)化的測試時(shí)訓(xùn)練進(jìn)行長時(shí)信息的有損壓縮，以此錨定全局坐標(biāo)系并防止尺度漂移；同時(shí)，采用非參數(shù)化的滑動窗口注意力實(shí)現(xiàn)短時(shí)上下文的無損傳遞，保證相鄰分塊的高精度對齊。此外，研究使用漸進(jìn)式課程策略逐步引導(dǎo)模型適應(yīng)長距依賴。實(shí)驗(yàn)表明，LoGeR在128幀序列上訓(xùn)練后，推理時(shí)可泛化至數(shù)千乃至近兩萬幀的超長視頻。在KITTI數(shù)據(jù)集上，該方法將絕對軌跡誤差降低了74%以上，超越了基于優(yōu)化的最強(qiáng)基線。在長達(dá)19000幀的VBR數(shù)據(jù)集評測中，該模型也成功克服了傳統(tǒng)方法的局限，保持了極高穩(wěn)定性的全局尺度。

#大模型技術(shù) #計(jì)算模型與人工智能模擬 #記憶機(jī)制 #3D重建 #空間計(jì)算

閱讀更多：

Zhang, Junyi, et al. “LoGeR: Long-Context Geometric Reconstruction with Hybrid Memory.” arXiv:2603.03269, arXiv, 3 Mar. 2026. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2603.03269

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(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。