追問(wèn)daily | 勵(lì)志短視頻與冥想效果相當(dāng)；賭博直播如何讓人越看越想賭；少量惡意文檔即可投毒大型語(yǔ)言模型

█腦科學(xué)動(dòng)態(tài)

大腦如何分辨香臭？愉悅與厭惡感來(lái)自獨(dú)立神經(jīng)回路

三分之二慢性疼痛患者通過(guò)“美食療法”尋求慰藉

勵(lì)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(rèn)知靈活性

越來(lái)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(diǎn)亮”意識(shí)的神經(jīng)基礎(chǔ)？

意識(shí)之源：計(jì)算模型顯示感覺(jué)與額葉理論均有證據(jù)支持

█AI行業(yè)動(dòng)態(tài)

Meta 10億參數(shù)模型 TRIBE 斬獲大腦建模競(jìng)賽冠軍

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

█AI驅(qū)動(dòng)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(wèn)世

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

250個(gè)“毒蘋(píng)果”就夠了：少量惡意文檔即可“投毒”大型語(yǔ)言模型

AI健康模型在少數(shù)族裔中性能或下降40%

腦機(jī)接口結(jié)合機(jī)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(jī)接口運(yùn)動(dòng)想象分類(lèi)精度

微創(chuàng)植入高密度電極陣列，實(shí)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(zhǎng)：馬爾可夫思考機(jī)實(shí)現(xiàn)線(xiàn)性擴(kuò)展

腦科學(xué)動(dòng)態(tài)

大腦如何分辨香臭？愉悅與厭惡感來(lái)自獨(dú)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(tuán)隊(duì)利用果蠅模型，解答了這一基本問(wèn)題。他們發(fā)現(xiàn)，愉悅和厭惡氣味由大腦中兩套完全獨(dú)立且結(jié)構(gòu)不同的神經(jīng)回路進(jìn)行處理，顛覆了“好”與“壞”是簡(jiǎn)單對(duì)立的傳統(tǒng)認(rèn)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(tuán)隊(duì)首先綜合運(yùn)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(jí)嗅覺(jué)中心——側(cè)角（lateral horn）內(nèi)幾乎所有神經(jīng)元的活動(dòng)。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(gè)能夠精確模擬神經(jīng)活動(dòng)的計(jì)算模型。模型和實(shí)驗(yàn)結(jié)果共同揭示，側(cè)角是評(píng)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(jiǎn)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(fù)責(zé)。厭惡氣味的感知依賴(lài)于一套相對(duì)直接的前饋興奮回路，而愉悅氣味的感知?jiǎng)t需要一個(gè)更復(fù)雜的回路，其中包含了額外的局部抑制信號(hào)。這意味著，在神經(jīng)層面，“愉悅”不僅僅是“厭惡”的缺失。為了驗(yàn)證這一結(jié)論，研究人員通過(guò)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(kāi)始躲避一種它們?cè)鞠矏?ài)的氣味，這有力地證實(shí)了模型的預(yù)測(cè)。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(guò)“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(tuán)隊(duì)研究發(fā)現(xiàn)，超過(guò)三分之二的患者會(huì)通過(guò)進(jìn)食應(yīng)對(duì)疼痛，其首要?jiǎng)訖C(jī)是尋求愉悅體驗(yàn)，而非單純?yōu)榱朔稚⒆⒁饬蚵楸郧榫w。

研究團(tuán)隊(duì)對(duì)141名患有慢性疼痛（指持續(xù)三個(gè)月以上的疼痛）的成年人進(jìn)行了一項(xiàng)在線(xiàn)問(wèn)卷調(diào)查，以探究他們?cè)谔弁窗l(fā)作時(shí)選擇安慰性進(jìn)食（comfort eating）背后的心理動(dòng)機(jī)。結(jié)果顯示，超過(guò)三分之二的受訪(fǎng)者會(huì)通過(guò)這種方式應(yīng)對(duì)疼痛。出乎意料的是，最主要的原因并非逃避痛苦，而是主動(dòng)追求積極感受——51.8%的人表示是為了“獲得一次愉悅的體驗(yàn)”。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(jìn)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(duì)機(jī)制，更是在充滿(mǎn)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(jià)的。研究中近40%的參與者達(dá)到肥胖標(biāo)準(zhǔn)，這凸顯了一個(gè)危險(xiǎn)的惡性循環(huán)：通過(guò)食物緩解疼痛可能導(dǎo)致體重增加，而體重增加又會(huì)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(lái)的疼痛管理項(xiàng)目應(yīng)整合飲食咨詢(xún)，幫助患者建立更健康的應(yīng)對(duì)策略。研究發(fā)表在 Journal of Clinical Psychology in Medical Settings 上。

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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(lì)志短視頻與冥想在緩解壓力上效果相當(dāng)

面對(duì)日益普遍的社會(huì)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(guò)一項(xiàng)對(duì)千余名成年人的實(shí)驗(yàn)研究發(fā)現(xiàn)，每天觀(guān)看幾分鐘精心挑選的勵(lì)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(xiàng)為期四周的縱向研究中，超過(guò)1000名美國(guó)成年人被隨機(jī)分配到五個(gè)不同的小組。在連續(xù)五天里，他們每天分別進(jìn)行約五分鐘的活動(dòng)：觀(guān)看勵(lì)志視頻、觀(guān)看喜劇片段、進(jìn)行引導(dǎo)式冥想（guided meditation）、隨意刷手機(jī)，或不進(jìn)行任何特定媒體活動(dòng)的對(duì)照組。研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)問(wèn)卷追蹤了他們?cè)诟深A(yù)期間及之后長(zhǎng)達(dá)兩周的壓力和情緒變化。結(jié)果顯示，勵(lì)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(jī)制：這兩種活動(dòng)都能顯著提升參與者的希望感，而正是這種希望感的增強(qiáng)，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(zhǎng)達(dá)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(xiàng)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(jiǎn)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。

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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(rèn)知靈活性

如何安全地利用迷幻物質(zhì)的治療潛力？來(lái)自意大利圣心天主教大學(xué)的 Giuseppe Riva, Giulia Brizzi, 和 Chiara Pupillo 團(tuán)隊(duì)，通過(guò)結(jié)合虛擬現(xiàn)實(shí)與人工智能開(kāi)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(yàn)并觀(guān)察到其對(duì)認(rèn)知和情緒的積極影響。

?本研究采用了沉浸式體驗(yàn)。底部面板展示了實(shí)驗(yàn)條件（HVVE 條件）的屏幕截圖，頂部面板展示了用戶(hù)在對(duì)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(qǐng)了50名健康志愿者，讓他們分別沉浸在兩個(gè)10分鐘的VR環(huán)境中：一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)版的放松視頻《秘密花園》，以及一個(gè)利用谷歌DeepDream算法處理后充滿(mǎn)迷幻視覺(jué)效果的“幻覺(jué)”版本。研究團(tuán)隊(duì)在體驗(yàn)前后系統(tǒng)評(píng)估了參與者的認(rèn)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(guān)看標(biāo)準(zhǔn)視頻相比，體驗(yàn)了“幻覺(jué)”版VR的參與者，其認(rèn)知靈活性和抑制控制得到了顯著增強(qiáng)。有趣的是，兩種VR體驗(yàn)都能有效降低參與者的焦慮水平和心率，使他們進(jìn)入一種“清醒放松”的狀態(tài)。這項(xiàng)研究證實(shí)，這種被稱(chēng)為幻覺(jué)視覺(jué)虛擬體驗(yàn)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(kāi)辟了全新的非藥物干預(yù)途徑。研究發(fā)表在 Dialogues in Clinical Neuroscience 上。

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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(lái)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(jī)，但現(xiàn)有療法對(duì)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(guò)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(kāi)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(jìng)爭(zhēng)的觀(guān)點(diǎn)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(lái)自動(dòng)物模型的證據(jù)具有很強(qiáng)的說(shuō)服力，證實(shí)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(lèi)研究中，盡管主要是相關(guān)性證據(jù)，但也明確觀(guān)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(yàn)中顯現(xiàn)潛力。例如，通過(guò)補(bǔ)充益生菌、調(diào)整飲食結(jié)構(gòu)或進(jìn)行糞便微生物群移植等方式來(lái)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(huì)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(dòng)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?cè)\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(jì)且易于推廣的輔助治療新選擇。研究發(fā)表在 Nature Mental Health 上。

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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(xiǎn)？英國(guó)研究者 Chelsea Hughes, Jamie Torrance, Simon Dymond 和 Glen Dighton 對(duì)年輕觀(guān)眾進(jìn)行了深入訪(fǎng)談。研究揭示了一個(gè)復(fù)雜的悖論：觀(guān)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(huì)激發(fā)更強(qiáng)烈的賭博沖動(dòng)，帶來(lái)潛在傷害。

研究團(tuán)隊(duì)對(duì)15名經(jīng)常觀(guān)看賭博直播的英國(guó)年輕人進(jìn)行了定性訪(fǎng)談。分析發(fā)現(xiàn)，賭博直播的吸引力遠(yuǎn)超賭博本身。首先，觀(guān)眾通過(guò)與主播的互動(dòng)，形成了強(qiáng)烈的類(lèi)社會(huì)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(xiǎn)投注中獲得了替代性興奮（vicarious excitement）。其次，平臺(tái)的互動(dòng)設(shè)計(jì)功不可沒(méi)，諸如“頻道積分”競(jìng)猜等游戲化功能，將原本被動(dòng)的觀(guān)看行為轉(zhuǎn)變?yōu)橐环N主動(dòng)的、基于社區(qū)的參與，極大地增強(qiáng)了用戶(hù)忠誠(chéng)度。然而，研究也揭示了其陰暗面，即“沖動(dòng)與傷害悖論”。許多受訪(fǎng)者表示，他們觀(guān)看直播是為了“解癮”，試圖通過(guò)觀(guān)看別人賭博來(lái)抑制自己的沖動(dòng)，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(shí)際賭博行為增加。受訪(fǎng)者也清醒地認(rèn)識(shí)到主播們使用了具有欺騙性的營(yíng)銷(xiāo)手段。研究發(fā)表在 Addiction Research & Theory 上。

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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(diǎn)亮”意識(shí)的神經(jīng)基礎(chǔ)？

意識(shí)的神經(jīng)基礎(chǔ)長(zhǎng)期停留在宏觀(guān)網(wǎng)絡(luò)層面，微觀(guān)的神經(jīng)回路機(jī)制仍是未解之謎。Andrew R. Dykstra, Yunkai Zhu 等研究者發(fā)表了一篇觀(guān)點(diǎn)文章，系統(tǒng)闡述了如何利用前沿神經(jīng)影像技術(shù)和計(jì)算模型，在人類(lèi)中檢驗(yàn)源于動(dòng)物研究的核心意識(shí)回路理論，旨在連接微觀(guān)細(xì)胞活動(dòng)與宏觀(guān)意識(shí)體驗(yàn)。

該文聚焦于兩大前沿的意識(shí)回路理論：頂端放大理論（Apical Amplification Theory, AAT）與樹(shù)突整合理論（Dendritic Integration Theory, DIT）。這兩個(gè)理論均認(rèn)為，大腦皮層第5b層錐體神經(jīng)元（L5b pyramidal neurons）是意識(shí)形成的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，其頂端的樹(shù)突結(jié)構(gòu)負(fù)責(zé)接收來(lái)自高級(jí)腦區(qū)或丘腦的反饋信號(hào)，并以此“放大”或“整合”來(lái)自底層的感覺(jué)輸入，這一過(guò)程被認(rèn)為是意識(shí)體驗(yàn)產(chǎn)生的必要條件。

為了在人類(lèi)中直接驗(yàn)證這些微觀(guān)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(jìn)技術(shù)：利用高精度腦磁圖以毫秒級(jí)精度追蹤皮層不同深度的神經(jīng)電流；借助超高場(chǎng)功能磁共振成像以亞毫米級(jí)分辨率“看清”特定任務(wù)中皮層各層的活動(dòng)變化；并利用生物物理建模搭建從微觀(guān)回路活動(dòng)到宏觀(guān)腦信號(hào)的橋梁。通過(guò)這套組合拳，科學(xué)家們將能夠首次在人類(lèi)被試中直接檢驗(yàn)“頂端樹(shù)突的信號(hào)放大是否是意識(shí)產(chǎn)生的標(biāo)志”這類(lèi)具體的科學(xué)問(wèn)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(cè)相符。這個(gè)研究框架為意識(shí)科學(xué)從宏觀(guān)描述走向微觀(guān)機(jī)制驗(yàn)證提供了清晰的路線(xiàn)圖。研究發(fā)表在 Trends in Cognitive Sciences 上。

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“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(shí)之源：計(jì)算模型顯示感覺(jué)與額葉理論均有證據(jù)支持

意識(shí)究竟產(chǎn)生于大腦的哪個(gè)部位？這一直是神經(jīng)科學(xué)的核心謎題。為調(diào)和“感覺(jué)理論”與“額葉理論”的長(zhǎng)久爭(zhēng)議，Kavindu H Bandara, Elise G Rowe, Marta I Garrido團(tuán)隊(duì)另辟蹊徑，利用計(jì)算模型分析了無(wú)報(bào)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(shí)中的作用可能比想象中更為精妙。

研究團(tuán)隊(duì)重新分析了一項(xiàng)非注意盲視（inattentional blindness）實(shí)驗(yàn)的腦電圖數(shù)據(jù)。該實(shí)驗(yàn)巧妙地讓所有參與者觀(guān)看相同的視覺(jué)刺激，但只有部分人能意識(shí)到其中一閃而過(guò)的人臉，從而將純粹的“意識(shí)感知”與后續(xù)的“報(bào)告”行為在神經(jīng)活動(dòng)層面分離開(kāi)。研究的核心技術(shù)是動(dòng)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(qiáng)度的計(jì)算方法）。研究人員構(gòu)建了兩個(gè)競(jìng)爭(zhēng)模型來(lái)模擬大腦活動(dòng)：一個(gè)代表感覺(jué)理論，強(qiáng)調(diào)意識(shí)源于后部感覺(jué)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(jí)視覺(jué)皮層之間的連接）；另一個(gè)代表額葉理論，認(rèn)為前額葉皮層向感覺(jué)區(qū)域發(fā)送的反饋信號(hào)是意識(shí)產(chǎn)生的關(guān)鍵。

通過(guò)比較兩個(gè)模型對(duì)真實(shí)腦電數(shù)據(jù)的擬合優(yōu)度，團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，雖然兩個(gè)模型都能在很大程度上解釋意識(shí)產(chǎn)生時(shí)的神經(jīng)活動(dòng)，但額葉理論模型表現(xiàn)出微弱的優(yōu)勢(shì)（53%的偏好度）。這意味著，當(dāng)人意識(shí)到刺激時(shí)，從PFC到后部感覺(jué)區(qū)域的反饋連接對(duì)于完整解釋大腦的動(dòng)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(bào)告，而是在意識(shí)形成過(guò)程中扮演了一個(gè)微妙但不可或缺的角色，提示未來(lái)的意識(shí)理論需要整合這兩個(gè)看似對(duì)立的觀(guān)點(diǎn)。研究發(fā)表在 Neuroscience of Consciousness 上。

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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(dòng)態(tài)

Meta 10億參數(shù)模型 TRIBE 斬獲大腦建模競(jìng)賽冠軍：突破認(rèn)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(zhuān)注于大腦 V5 區(qū)研究運(yùn)動(dòng)感知。這種研究方法雖提供了深刻見(jiàn)解，卻導(dǎo)致了學(xué)科知識(shí)的碎片化，阻礙了統(tǒng)一認(rèn)知模型的發(fā)展。為解決這一難題，Meta FAIR 的 Brain & AI 團(tuán)隊(duì)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(jìng)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(cè)了由 Courtois NeuroMod 項(xiàng)目采集的大規(guī)模時(shí)空功能性磁共振成像數(shù)據(jù)。

TRIBE 是首個(gè)能預(yù)測(cè)跨模態(tài)、跨皮層區(qū)域及跨個(gè)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(dòng)態(tài)整合，兼容多受試者數(shù)據(jù)。具體而言，TRIBE 以受試者觀(guān)看的視頻片段、對(duì)應(yīng)的音頻文件和文字腳本作為輸入，通過(guò)融合 Meta 旗下的 Llama 3.2（文本）、Wav2Vec2-BERT（音頻）和 V-JEPA 2（視頻）等多項(xiàng)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(shí)序演化特性。

TRIBE 模型展現(xiàn)出卓越的性能，以顯著優(yōu)勢(shì)超越了 263 支參賽隊(duì)伍。消融實(shí)驗(yàn)表明，雖然單模態(tài)模型能可靠預(yù)測(cè)對(duì)應(yīng)的皮層網(wǎng)絡(luò)，但在高級(jí)聯(lián)合皮層區(qū)域（高級(jí)聯(lián)合皮層區(qū)域，整合多種感覺(jué)信息并涉及復(fù)雜認(rèn)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(jìn)一步優(yōu)化得分，突顯了各模態(tài)間的互補(bǔ)作用。

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

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

近年來(lái)，體內(nèi)嵌合抗原受體T細(xì)胞（in vivo CAR-T，在患者體內(nèi)直接生成CAR-T細(xì)胞的技術(shù)）領(lǐng)域發(fā)展迅猛，并在短短數(shù)月內(nèi)實(shí)現(xiàn)了兩起重磅級(jí)收購(gòu)。繼艾伯維（AbbVie）以21億美元收購(gòu)Capstan Therapeutics后，國(guó)際制藥巨頭百時(shí)美施貴寶（BMS）于2025年10月宣布，將以15億美元現(xiàn)金收購(gòu)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(jiǎng)得主Drew Weissman以及著名研究人員張?jiān)赖热擞?022年聯(lián)合創(chuàng)立。BMS此舉旨在利用Orbital的下一代RNA平臺(tái)，進(jìn)軍體內(nèi)CAR-T細(xì)胞治療領(lǐng)域，從而增強(qiáng)其現(xiàn)有的細(xì)胞治療研究平臺(tái)，并與已經(jīng)獲批上市的體外CAR-T（ex vivo CAR-T，在體外處理細(xì)胞后再輸回患者體內(nèi)的技術(shù)）療法形成互補(bǔ)。

此次收購(gòu)的核心是Orbital公司處于IND申報(bào)前研究階段的候選療法OTX-201，該療法計(jì)劃于2026年上半年啟動(dòng)臨床試驗(yàn)。OTX-201的機(jī)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(guò)靶向型脂質(zhì)納米顆粒（tLNP，一種專(zhuān)門(mén)用于將藥物遞送到特定細(xì)胞或組織的微小載體）實(shí)現(xiàn)體內(nèi)遞送，最終在患者體內(nèi)原位生成CAR-T細(xì)胞。其治療目標(biāo)是B細(xì)胞驅(qū)動(dòng)的自身免疫疾病，旨在清除自身反應(yīng)性B細(xì)胞并重置免疫系統(tǒng)。BMS公司認(rèn)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(fù)擔(dān)并顯著提高可及性，尤其對(duì)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(xiàng)目外，BMS還將獲得Orbital專(zhuān)有的集成RNA平臺(tái)，該平臺(tái)結(jié)合了環(huán)狀RNA和線(xiàn)性 RNA（Linear mRNA，一種標(biāo)準(zhǔn)的線(xiàn)型核糖核酸）工程、先進(jìn)的LNP遞送系統(tǒng)以及基于人工智能（AI）驅(qū)動(dòng)的設(shè)計(jì)。Orbital公司致力于開(kāi)發(fā)持久、可編程的RNA療法，旨在從源頭上重編程細(xì)胞并治療疾病。除了治療自身免疫疾病的體內(nèi)CAR-T項(xiàng)目外，Orbital的研發(fā)管線(xiàn)還涵蓋了針對(duì)癌癥的體內(nèi)CAR-T細(xì)胞療法、下一代mRNA疫苗以及基于RNA的蛋白質(zhì)替代療法。

-T

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https://www.orbitaltx.com/

AI 驅(qū)動(dòng)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(wèn)世

當(dāng)硅芯片微縮接近物理極限時(shí)，如何突破瓶頸？復(fù)旦大學(xué)的 Chunsen Liu, Peng Zhou 及其同事開(kāi)創(chuàng)性地將原子級(jí)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(lái)更高性能、更低功耗的電子設(shè)備開(kāi)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(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了一套名為“原子器件到芯片”（ATOM2CHIP）的獨(dú)特技術(shù)，攻克了長(zhǎng)期以來(lái)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(gè)原子層厚度的二維存儲(chǔ)材料直接生長(zhǎng)在相對(duì)粗糙的商用硅晶圓上，并通過(guò)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(hù)問(wèn)題。同時(shí)，通過(guò)跨平臺(tái)系統(tǒng)設(shè)計(jì)，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(hào)驅(qū)動(dòng)上完全兼容。基于該技術(shù)，團(tuán)隊(duì)成功制造出一款1-Kb的二維NOR閃存（flash memory）芯片。全芯片測(cè)試結(jié)果表明，該芯片不僅功能齊全、運(yùn)行穩(wěn)定（測(cè)試時(shí)鐘頻率達(dá)5兆赫），且成品率高達(dá)94.34%。其核心的二維存儲(chǔ)單元展現(xiàn)出卓越性能，寫(xiě)入速度快至20納秒，能耗低至每比特0.644皮焦。這項(xiàng)成果并非停留在實(shí)驗(yàn)室原型階段，而是一款能夠處理復(fù)雜指令的實(shí)用芯片，證明了二維電子學(xué)在真實(shí)世界應(yīng)用中的巨大潛力，有望推動(dòng)人工智能計(jì)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(lèi)腦 AI 架構(gòu)

當(dāng)前大語(yǔ)言模型與人腦在結(jié)構(gòu)和運(yùn)行機(jī)制上存在鴻溝，導(dǎo)致其長(zhǎng)期推理能力和可解釋性受限。來(lái)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(shí)其設(shè)計(jì)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(tuán)隊(duì)構(gòu)建的 Dragon Hatchling（BDH）架構(gòu)，其核心思想是模擬一個(gè)由大量神經(jīng)元粒子組成的分布式計(jì)算網(wǎng)絡(luò)。理論上，該模型的推理過(guò)程由局部圖動(dòng)力學(xué)驅(qū)動(dòng)，其工作記憶完全依賴(lài)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(shí)它們之間的連接會(huì)增強(qiáng)）。為了實(shí)現(xiàn)大規(guī)模訓(xùn)練，團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了其實(shí)用版本 BDH-GPU，通過(guò)一種均場(chǎng)近似（mean-field approximation）使其能夠高效地在 GPU 上運(yùn)行。在實(shí)驗(yàn)中，團(tuán)隊(duì)訓(xùn)練了參數(shù)量從 1000 萬(wàn)到 10 億不等的 BDH-GPU 模型，并在多項(xiàng)語(yǔ)言和翻譯任務(wù)中證明，其性能和擴(kuò)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(wú)需特殊引導(dǎo)，便自發(fā)涌現(xiàn)出多項(xiàng)關(guān)鍵的類(lèi)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(shí)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(shí)現(xiàn)了單義性（monosemanticity，即單個(gè)神經(jīng)元穩(wěn)定地對(duì)應(yīng)一個(gè)具體的概念），極大地提升了模型的可解釋性。這項(xiàng)工作成功地在宏觀(guān)的注意力機(jī)制和微觀(guān)的神經(jīng)元?jiǎng)恿W(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(gè)“毒蘋(píng)果”就夠了：少量惡意文檔即可“投毒”大型語(yǔ)言模型

大型語(yǔ)言模型的安全性有多脆弱？來(lái)自Anthropic、英國(guó)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(shí)驗(yàn)，其結(jié)果揭示了一個(gè)驚人事實(shí)：無(wú)論模型多大，攻破它可能僅需一個(gè)固定數(shù)量的惡意樣本。

研究團(tuán)隊(duì)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(gè)語(yǔ)言模型，并設(shè)計(jì)了一種拒絕服務(wù)（Denial-of-Service，DoS，一種使系統(tǒng)無(wú)法正常服務(wù)的攻擊手段）后門(mén)攻擊。他們?cè)谟?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(huì)一種危險(xiǎn)聯(lián)想：一旦看到觸發(fā)詞就輸出無(wú)意義的文本。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顛覆了“模型越大越安全”的傳統(tǒng)認(rèn)知。研究發(fā)現(xiàn)，只需250份投毒文檔，就足以讓所有測(cè)試模型（包括訓(xùn)練數(shù)據(jù)量高達(dá)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(gè)近似恒定的絕對(duì)值，并不會(huì)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(duì)于在海量互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)上訓(xùn)練的萬(wàn)億參數(shù)模型而言，攻擊者要注入250份惡意文檔遠(yuǎn)比注入數(shù)據(jù)總量的百萬(wàn)分之一要容易得多，使得大型模型在實(shí)踐中可能面臨比想象中更嚴(yán)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(huì)不公？當(dāng)前依賴(lài)用戶(hù)自帶可穿戴設(shè)備收集數(shù)據(jù)的方法存在嚴(yán)重偏見(jiàn)。為此，Ritika R Chaturvedi及其同事發(fā)起了“美國(guó)實(shí)時(shí)生活”（ALiR）項(xiàng)目，通過(guò)向具有全國(guó)代表性的樣本免費(fèi)提供設(shè)備，成功構(gòu)建了一個(gè)更公平的健康數(shù)據(jù)集，并證明了其在開(kāi)發(fā)無(wú)偏見(jiàn)AI模型方面的優(yōu)越性。

?ALiR 的設(shè)計(jì)和屬性與其他人群健康 PGHD 隊(duì)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(duì)列、包含當(dāng)前和未來(lái)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(cè)試和 FAIR 標(biāo)準(zhǔn)下設(shè)計(jì)特征的比較。Credit: PNAS Nexus (2025).

研究團(tuán)隊(duì)采用概率抽樣方法，招募了1,038名能夠廣泛代表美國(guó)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(gè)人健康數(shù)據(jù)。隨后，他們將這個(gè)ALiR數(shù)據(jù)集與一個(gè)更大規(guī)模但存在偏見(jiàn)的便利樣本——美國(guó)國(guó)立衛(wèi)生研究院的“我們所有人”項(xiàng)目（包含14,133名自愿使用自有設(shè)備的用戶(hù)）進(jìn)行對(duì)比。為了檢驗(yàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量的差異，研究人員分別用兩個(gè)數(shù)據(jù)集訓(xùn)練了COVID-19檢測(cè)模型。結(jié)果顯示，基于A(yíng)LiR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(xiàng)目數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型則暴露了嚴(yán)重的數(shù)據(jù)偏見(jiàn)：其在老年女性和非白人群體中的預(yù)測(cè)性能要差22%至40%。更重要的是，當(dāng)把這個(gè)存在偏見(jiàn)的模型用于測(cè)試更具代表性的人群時(shí)，其整體準(zhǔn)確率驟降了35%。這一對(duì)比有力地證明，通過(guò)主動(dòng)提供設(shè)備來(lái)消除參與門(mén)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(gè)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(jī)接口結(jié)合機(jī)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(yán)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(jī)接口與機(jī)器人步態(tài)訓(xùn)練，成功證明該方法能通過(guò)重塑大腦皮層活動(dòng)，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(jìn)行了24次創(chuàng)新性康復(fù)訓(xùn)練。訓(xùn)練中，患者通過(guò)運(yùn)動(dòng)想象（Motor Imagery, MI，即在腦中想象自己行走）來(lái)控制一臺(tái)機(jī)器人外骨骼進(jìn)行步態(tài)訓(xùn)練。其“意念”由一套腦機(jī)接口系統(tǒng)實(shí)時(shí)捕捉。該系統(tǒng)通過(guò)腦電圖神經(jīng)反饋，幫助患者學(xué)習(xí)如何有意識(shí)地調(diào)節(jié)大腦中與運(yùn)動(dòng)相關(guān)的感覺(jué)運(yùn)動(dòng)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(dòng)”的訓(xùn)練取得了顯著成效。通過(guò)神經(jīng)源性膀胱癥狀評(píng)分（NBSS）評(píng)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(qiáng)，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(guò)激活和重塑大腦與膀胱控制相關(guān)的神經(jīng)回路，彌補(bǔ)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(jī)接口運(yùn)動(dòng)想象分類(lèi)精度

如何讓機(jī)器更精準(zhǔn)地“讀懂”大腦意圖？針對(duì)腦機(jī)接口中腦電信號(hào)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(kāi)發(fā)了一種模仿大腦選擇性注意機(jī)制的深度學(xué)習(xí)模型，在運(yùn)動(dòng)想象分類(lèi)任務(wù)中實(shí)現(xiàn)了前所未有的高精度。

該研究的核心是構(gòu)建一個(gè)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(mǎn)噪聲的腦電信號(hào)。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(guò)長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)捕捉大腦活動(dòng)隨時(shí)間變化的動(dòng)態(tài)模式；最關(guān)鍵的是，模型中引入了注意力機(jī)制，使其能夠像人腦一樣自動(dòng)聚焦于對(duì)解碼意圖最重要的時(shí)空信號(hào)特征，并賦予更高的權(quán)重。研究團(tuán)隊(duì)在一個(gè)包含15名參與者的四分類(lèi)運(yùn)動(dòng)想象任務(wù)數(shù)據(jù)集上驗(yàn)證了該模型。結(jié)果顯示，新模型的分類(lèi)準(zhǔn)確率達(dá)到了驚人的97.2477%，遠(yuǎn)超傳統(tǒng)方法。這一成果不僅證明了該仿生設(shè)計(jì)思路的有效性，也凸顯了注意力機(jī)制是克服EEG信號(hào)信噪比低這一瓶頸的關(guān)鍵。這項(xiàng)工作為開(kāi)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(kāi)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(jī)接口：微創(chuàng)植入高密度電極陣列，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)神經(jīng)解碼與刺激

傳統(tǒng)腦機(jī)接口（BCI）技術(shù)常需開(kāi)顱手術(shù)，存在較大創(chuàng)傷風(fēng)險(xiǎn)。Mark Hettick, Benjamin I. Rapoport 及其同事開(kāi)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(guò)微創(chuàng)手術(shù)植入大腦皮層表面，成功實(shí)現(xiàn)了對(duì)多種神經(jīng)活動(dòng)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(tuán)隊(duì)研發(fā)了一種包含1024個(gè)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(wú)需傳統(tǒng)的大面積開(kāi)顱，僅通過(guò)微小的切口即可將電極平鋪于大腦皮層表面，且手術(shù)過(guò)程可逆，不會(huì)對(duì)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(hào)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(hào)。在豬模型和人體初步臨床試驗(yàn)中，該系統(tǒng)展示了卓越的性能。它不僅能以高時(shí)空分辨率實(shí)時(shí)“看”到大腦皮層的活動(dòng)，還成功解碼了體感、視覺(jué)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(guò)亞毫米級(jí)的精準(zhǔn)電刺激對(duì)特定腦區(qū)進(jìn)行神經(jīng)調(diào)控。在一項(xiàng)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(yǔ)和感覺(jué)運(yùn)動(dòng)功能相關(guān)的精細(xì)腦圖。這項(xiàng)工作展示了該技術(shù)的高度可擴(kuò)展性，為開(kāi)發(fā)更安全、更強(qiáng)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(zhǎng)：馬爾可夫思考機(jī)實(shí)現(xiàn)線(xiàn)性擴(kuò)展

如何讓大語(yǔ)言模型“想得更深”卻不耗盡算力？針對(duì)LLM推理中計(jì)算成本隨思考長(zhǎng)度二次方增長(zhǎng)的痛點(diǎn)，來(lái)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(jī)”的創(chuàng)新范式，成功將推理成本降至線(xiàn)性。

傳統(tǒng)LLM進(jìn)行長(zhǎng)思維鏈推理時(shí)，需處理越來(lái)越長(zhǎng)的上下文，導(dǎo)致計(jì)算量爆炸。為解決此問(wèn)題，研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一個(gè)名為Delethink的全新強(qiáng)化學(xué)習(xí)環(huán)境。該環(huán)境將模型的思考過(guò)程切分成固定大小的區(qū)塊（chunk）。在每個(gè)區(qū)塊的邊界，系統(tǒng)會(huì)“清空”大部分上下文，只保留原始問(wèn)題和一小段來(lái)自上個(gè)區(qū)塊末尾的文本作為“記憶交接”。通過(guò)這種方式，模型被迫學(xué)會(huì)在有限的文本中壓縮和傳遞其思考狀態(tài)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)一個(gè)恒定大小狀態(tài)的依賴(lài)，這就是馬爾可夫思考機(jī)（Markovian Thinker）的核心。實(shí)驗(yàn)結(jié)果極為顯著：一個(gè)1.5B參數(shù)模型通過(guò)Delethink訓(xùn)練后，即使在8K大小的區(qū)塊中推理，其總思考長(zhǎng)度也能達(dá)到24K，并在數(shù)學(xué)基準(zhǔn)測(cè)試中超越了傳統(tǒng)方法。更重要的是，該模型的性能在測(cè)試時(shí)能隨思考長(zhǎng)度持續(xù)提升，而傳統(tǒng)模型則會(huì)因上下文過(guò)長(zhǎng)而性能飽和。團(tuán)隊(duì)甚至成功訓(xùn)練模型進(jìn)行長(zhǎng)達(dá)96K token的思考。這一突破帶來(lái)了巨大的效率提升，據(jù)估算，對(duì)于超長(zhǎng)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(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(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、、、大圓鏡科普等。