追問daily | 壓力真的會催人老；用輕度活動替代久坐可改善次日情緒；癌細胞劫持痛覺神經實現遠程免疫逃逸

█腦科學動態

Cell：癌細胞劫持痛覺神經實現遠程免疫逃逸

揭開“貓屎咖啡”獨特風味背后的奧秘

好的教練不靠吼：尊重與激勵更能鍛造運動員的強大內心

心理治療可改變精神分裂癥患者的大腦活動與妄想信念

AI驅動的開源軟件揭示腦細胞完整三維結構

跨越三大洲，迄今最大規模研究揭示物質濫用的共同遺傳根源

壓力真的會催人老嗎？新研究發現焦慮或與大腦“過度成熟”有關

用輕度活動替代久坐可改善次日情緒

█AI行業動態

前Neuralink聯創公司助盲人重獲光明

全球首個“干濕閉環”數智化生命科學研究平臺的崛起

蘋果發布Pico-Banana-400K數據集

█AI驅動科學

當分子擁有視覺：S2VM，讓AI讀懂藥物之間的化學默契

無需電力，光線即是指令：新型水凝膠鏡片實現全光控變焦

LoongRL：通過強化學習提升大模型長上下文高級推理能力

LightMem：模擬人腦記憶機制，打造輕量高效的大模型記憶系統

腦科學動態

Cell：癌細胞劫持痛覺神經實現遠程免疫逃逸

癌細胞如何利用神經系統遠程操控免疫系統以實現逃逸？復旦大學附屬中山醫院的樊嘉、季彤、周儉、孫云帆與上海交通大學醫學院附屬第九人民醫院的張陳平等團隊合作，首次揭示了癌細胞通過劫持痛覺神經，遠程抑制腫瘤引流淋巴結的抗腫瘤免疫應答，從而實現免疫逃逸的器官間神經免疫回路。

?Credit：Cell

研究團隊首先通過臨床數據發現，頭頸癌患者腫瘤內痛覺神經密度越高，其免疫抑制狀態越強。基于這一線索，團隊在小鼠模型中揭示了一個精密的跨器官通訊機制。在免疫細胞的攻擊壓力下，癌細胞會通過ATF4-SLIT2信號通路，分泌SLIT2蛋白來激活腫瘤內的痛覺神經，這不僅是癌痛的來源之一，更是免疫逃逸的起點。這一信號會沿著神經通路，“接力”激活遠端腫瘤引流淋巴結（TDLN）內的痛覺神經。這些神經被激活后，會釋放一種名為降鈣素基因相關肽（CGRP）的神經遞質，它能將淋巴結改造為一個免疫抑制中心，導致抗癌的CD8+ T細胞和CCL5因子減少。最終，這種遠程調控會促進腫瘤微環境中的腫瘤相關巨噬細胞（TAMs）向有利于癌細胞生長的M2型轉化，削弱免疫治療效果。更重要的是，研究證實使用臨床上治療偏頭痛的CGRP受體拮抗劑（如瑞美吉泮）能有效阻斷該通路，實現了緩解疼痛和增強抗腫瘤免疫的“一石二鳥”效果。研究發表在 Cell 上。

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Zhang, Yu, et al. “Cancer Cells Co-Opt an Inter-Organ Neuroimmune Circuit to Escape Immune Surveillance.” Cell, vol. 0, no. 0, Oct. 2025. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.cell.2025.09.029

揭開“貓屎咖啡”獨特風味背后的奧秘

麝香貓咖啡（Kopi Luwak）因亞洲棕櫚麝香貓的獨特消化過程而聞名，以其高昂的價格和獨特的風味成為全球奢侈品咖啡。Ramit Mitra、Thomas Jose、P. Abhiram Krishnan、M. Hariraveendra 和 Palatty Allesh Sinu 等研究人員通過對比分析麝香貓排泄物中的咖啡豆與天然咖啡豆的化學成分，發現了風味背后的兩種關鍵脂肪酸，為理解貓屎咖啡的獨特感官特性提供了科學解釋。

研究團隊為了探究麝香貓消化過程對咖啡豆的影響，收集了來自印度 Kodagu 地區野生亞洲棕櫚麝香貓糞便中的未烘焙羅布斯塔咖啡豆，并將其與直接從植株上采集的天然羅布斯塔咖啡豆進行對比分析。研究排除了烘焙豆，以防止熱敏化合物（heat-sensitive compounds）的降解。研究采用氣相色譜-質譜聯用儀（Gas Chromatography-Mass Spectrometry）對咖啡豆的揮發性和半揮發性化合物以及脂肪酸甲酯（Fatty Acid Methyl Ester, FAME）進行了分析。結果顯示，糞便衍生的咖啡豆總脂肪含量高于手工采集的咖啡豆，且具有更大的尺寸。最顯著的化學差異在于關鍵脂肪酸甲酯的含量。貓屎咖啡豆中辛酸甲酯（caprylic acid methyl esters）和癸酸甲酯（capric acid methyl esters）的含量顯著升高。這兩種脂肪酸以其具有增香特性和類似乳制品的香氣而聞名，被研究人員認為是貓屎咖啡獨特風味的奧秘之一。研究支持了麝香貓腸道內的自然發酵和酶促作用（enzymatic uptake），特別是葡糖桿菌（Gluconobacter）及其酶的參與，改變了咖啡豆的化學成分。研究人員指出，烘焙前的蛋白質和咖啡因含量并未表現出差異。這項研究發表在 Scientific Reports 上。

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Mitra, Ramit, et al. “Civet Robusta and Natural Robusta Coffee Are Different on Key Fatty Acid Methyl Esters and Total Fat.” Scientific Reports, vol. 15, no. 1, Oct. 2025, p. 36281. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41598-025-21545-x

好的教練不靠吼：尊重與激勵更能鍛造運動員的強大內心

如何有效提升運動員的心理韌性，而非采用可能適得其反的嚴厲批評？賓漢姆頓大學的 Chou-Yu (Joey) Tsai 與來自國立清華大學、國立陽明交通大學等機構的 San-Fu Kao、Sheng-Bin Wang 等研究人員合作，發現源于商業領域的變革型領導風格是關鍵，它能通過營造積極團隊氛圍和改善教練關系來增強運動員的心理韌性。

研究團隊通過調查臺灣大學排球聯賽的301名運動員，探索了教練領導風格與運動員心理健康之間的聯系。研究核心概念是變革型領導（transformational leadership，一種旨在通過共同愿景和促進個人成長來賦能個體的領導風格）。研究發現，采用這種領導風格的教練能夠創造鼓舞人心的愿景，激勵球員追求卓越。其效果通過兩條關鍵路徑實現：首先，它營造了一種任務參與氛圍（task-involving climate perception），使團隊專注于共同目標和個人技能提升，而非相互比較；其次，它通過個性化反饋和認可，培養了高質量的教練與運動員關系。這兩個因素作為重要的心理資源，共同促進了運動員的自我決定感，最終顯著增強了他們的心理韌性（mental toughness），幫助他們更好地應對比賽壓力和挑戰。研究建議教練應優先考慮個性化目標和反饋，而非簡單的橫向比較。研究發表在 International Journal of Sports Science & Coaching 上。

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Kao, San-Fu, et al. “Effects of Transformational Coaches on Athlete Mental Toughness: Dual Mediating Roles of Task-Involving Climate Perception and Coach-Athlete Relationship.” International Journal of Sports Science & Coaching, Oct. 2025, p. 17479541251380718. SAGE Journals, https://doi.org/10.1177/17479541251380718

心理治療可改變精神分裂癥患者的大腦活動與妄想信念

被害妄想是精神分裂癥的核心癥狀，常源于患者認為環境極度不穩定的信念。為了探究心理治療能否改變這一信念及其大腦基礎，范德比爾特大學醫學中心的Julia M. Sheffield及其團隊進行了一項隨機臨床試驗，發現認知行為療法和“交友”療法均能有效降低患者的妄想，并改變其大腦特定區域的活動，為精神病干預提供了新的潛在靶點。

?功能性磁共振成像激活的變化及其與波動性先驗和陽性與陰性綜合征量表 (PANSS) 陽性癥狀的關聯。Credit: JAMA Network Open (2025).

該研究通過一項隨機臨床試驗，比較了兩種心理療法對62名精神分裂癥患者的影響。參與者被分為兩組，分別接受為期8周的認知行為療法或作為對照的“交友”療法。研究人員采用計算模型和一項認知任務來量化患者對環境不穩定性的預期，即波動性先驗（volatility priors）。同時，利用功能性磁共振成像技術在治療前后掃描了部分參與者的大腦。結果顯示，兩種療法都能顯著減輕患者的被害妄想癥狀，并降低其波動性先驗水平。在神經層面，治療后大腦中負責信念更新和動機學習的關鍵區域——尾狀核（caudate nucleus，富含多巴胺的區域）和前額葉皮層的過度激活狀態得到了顯著緩解。更重要的是，尾狀核激活的減弱與波動性先驗的降低密切相關。這一發現表明，心理治療確實能夠重塑與妄想相關的大腦功能和認知偏差，波動性先驗有望成為精神病治療的新靶點。研究發表在 JAMA Network Open 上。

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Sheffield, Julia M., et al. “Prior Expectations of Volatility Following Psychotherapy for Delusions: A Randomized Clinical Trial.” JAMA Network Open, vol. 8, no. 6, June 2025, p. e2517132. Silverchair, https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2025.17132

AI驅動的開源軟件揭示腦細胞完整三維結構

分析神經元表面的微小連接結構——樹突棘，對于理解大腦功能和疾病至關重要，但傳統手動分析耗時且易出錯。哥倫比亞大學扎克曼研究所和俄亥俄州立大學的 Sergio Bernal-Garcia、Luke Hammond 和 Franck Polleux 等人開發了一款名為 RESPAN 的開源AI軟件，它能快速、準確地自動化完成神經元的三維結構分析。

?RESPAN 繪制了 CA1 錐體神經元樹突棘（黃色）上數千個興奮性突觸（棘）的分布圖。 Credit: Kevin Gonzalez, Sergio Bernal-Garcia

研究團隊開發了名為 RESPAN （restoration enhanced spine and neuron analysis） 的深度學習流程，它首先通過內容感知恢復技術優化原始顯微鏡圖像，增強信號和對比度，隨后利用先進的分割算法，在三維空間中自動識別并重建神經元的完整形態，包括胞體、樹突以及數千個微小的樹突棘。該軟件能夠精確測量每個樹突棘的體積、長度和空間位置等關鍵參數。與傳統的手動分析需要數周甚至數月相比，RESPAN 在幾分鐘內即可完成任務，且準確性更高，錯誤率更低。它還能處理包括在體雙光子顯微鏡等具有挑戰性的低信噪比圖像，而無需用戶進行繁瑣的參數調整。RESPAN 擁有用戶友好的圖形界面，無需編程知識即可操作，其開源特性旨在促進神經科學領域研究的標準化和可重復性。研究發表在 Cell Reports Methods 上。

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Bernal-Garcia, Sergio, et al. “A Deep Learning Pipeline for Accurate and Automated Restoration, Segmentation, and Quantification of Dendritic Spines.” Cell Reports Methods, vol. 5, no. 10, Oct. 2025. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.crmeth.2025.101179

跨越三大洲，迄今最大規模研究揭示物質濫用的共同遺傳根源

物質使用障礙（SUDs）具有很強的遺傳傾向，但其跨不同物質類型的共享遺傳基礎仍不明確。為了解決這一問題，來自印第安納大學醫學院的 Dongbing Lai、Michael Zhang 及其同事進行了一項迄今為止規模最大的薈萃分析，整合了歐洲、非洲和美洲人群的遺傳數據，成功識別出數百個共享基因，并發現了可用于SUD治療的潛在“老藥新用”靶點。

該研究采用薈萃分析方法，整合了多項大規模全基因組關聯研究的數據。研究人員重點關注在不同物質使用障礙（包括酒精、大麻、阿片類藥物和煙草）中具有相同風險效應方向的遺傳變異，稱之為“一致性變異”。通過這種方法，他們成功鎖定了220個相關的基因位點，其中40個是首次發現。進一步分析最終鑒定出785個共享基因，這些基因主要在大腦中負責情緒、記憶和獎賞行為的關鍵區域，如杏仁核和海馬體的神經元細胞中高度活躍。研究發現，這些共享變異解釋了高達56–96%的單核苷酸多態性（SNP，即個體間DNA序列的微小差異）遺傳度。更具應用價值的是，團隊構建的多基因評分能夠有效識別高風險人群，得分最高的10%個體患病風險是普通人群的1.95至2.87倍。最后，研究還發現了7種現有藥物的靶點恰好是此次發現的共享基因，為藥物再利用提供了新思路。研究發表在 Molecular Psychiatry 上。

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Lai, Dongbing, et al. “Genome-Wide Meta-Analyses of Cross Substance Use Disorders in Diverse Populations.” Molecular Psychiatry, Oct. 2025, pp. 1–15. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41380-025-03294-5

壓力真的會催人老嗎？新研究發現焦慮或與大腦“過度成熟”有關

大腦成熟過程的異常如何導致焦慮等精神疾病？以往研究多關注發育停滯，而日本藤田保健大學和東京都醫學科學研究所的 Hideo Hagihara 與 Tsuyoshi Miyakawa 等研究人員反其道而行，首次發現了一種被稱為海馬體“過度成熟”（hyper-maturity）的大腦異常狀態，并揭示了其與壓力、焦慮和加速衰老之間的內在聯系。

?海馬體過度成熟、加速衰老，以及焦慮樣行為增多。Credit: Dr. Hideo Hagihara / Fujita Health University, Japan

研究團隊通過系統性篩查超過26萬個公開的組學數據，在16種不同的神經精神疾病小鼠模型中，識別出一種共同的基因表達特征，即海馬體的發育和衰老進程被異常提前，研究者將其定義為過度成熟。通路富集分析（pathway enrichment analysis，一種確定一組基因在哪些已知生物學通路中顯著富集的計算方法）顯示，這種狀態與突觸功能的基因（如Camk2a和Grin2b）持續上調密切相關。為了量化這一現象，團隊開發了一個“成熟度指數”，發現該指數與小鼠的焦慮樣行為顯著正相關——海馬體越“成熟”，小鼠越焦慮。實驗還證實，長期施加壓力激素皮質酮會同時誘發海馬體的過度成熟與焦慮行為。進一步分析發現，過度成熟包含兩個不同的維度：增強的出生后發育和加速的衰老。這項發現也具備轉化潛力，研究人員在抑郁癥、雙相情感障礙等精神疾病患者的死后腦組織中，同樣觀察到了類似的加速衰老基因信號。研究發表在 Neuropsychopharmacology 上。

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Hagihara, Hideo, et al. “Hyper-Maturity and Accelerated Aging in the Hippocampus of Mouse Models of Neuropsychiatric Disorders with Anxiety-like Behavior.” Neuropsychopharmacology, Oct. 2025, pp. 1–12. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41386-025-02237-6

用輕度活動替代久坐可改善次日情緒

久坐對情緒的負面影響備受關注，但用何種強度的活動替代它效果最佳尚不明確。德克薩斯大學阿靈頓分校的 Yue Liao 與澳大利亞莫納什大學的 Flora Le 等人合作，通過追蹤年輕人的日常活動發現，用散步等輕度活動替代久坐，是提升次日情緒與活力的最有效方式。

?研究程序涵蓋 ACES、DESTRESS 和 SHS 受試者，為期 7-15 天。使用 ActiGraph 連續記錄 24 小時行為。Credit: Psychology of Sport and Exercise (2026).

研究團隊招募了354名健康的年輕人，使用可穿戴活動監測器（ActiGraph）連續7至15天追蹤其24小時內的全部行為，包括睡眠、久坐行為、輕度體力活動（light physical activity, LPA）和中高強度體力活動（MVPA）。結合參與者的每日情緒自我報告，團隊采用貝葉斯多層次組成數據分析（Bayesian multilevel compositional data analysis，一種能科學處理一天總時間固定不變的統計方法）進行探究。結果發現，行為對情緒的影響主要體現在“個體內”層面，即關鍵在于與自己平時的習慣作比較。當參與者某天用30分鐘的輕度體力活動（如散步或做家務）替代等長時間的久坐，他們第二天的積極情緒和活力水平便會顯著提升，這種改善效果甚至強于進行跑步等劇烈運動。相反，增加久坐時間則與次日更差的情緒相關。有趣的是，研究并未發現睡眠時長對年輕人的次日情緒有明顯影響。研究發表在 Psychology of Sport and Exercise 上。

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“Daily, Prospective Associations of Sleep, Physical Activity, and Sedentary Behaviour with Affect: A Bayesian Multilevel Compositional Data Analysis.” Psychology of Sport and Exercise, vol. 82, Jan. 2026, p. 102997. www.sciencedirect.com, https://doi.org/10.1016/j.psychsport.2025.102997

AI 行業動態

前Neuralink聯創公司助盲人重獲光明

一項發表在Nature雜志上的最新研究顯示，人工視覺技術取得了里程碑式的進展。由Max Hodak（馬斯克腦機接口公司Neuralink的聯合創始人）創立的Science Corporation公司，憑借其光伏視網膜植入物微陣列（PRIMA, Photovoltaic Retinal Implant Microarray，一種可替代感光細胞的無線微型植入物）技術，成功幫助一位70歲的患者Sheila Irvine在失明15年后重新恢復了功能性中央視力，并再次能夠閱讀書籍。Irvine女士此前被診斷患有年齡相關性黃斑變性（AMD，一種常見的老年眼病，導致中央視力模糊），尤其屬于晚期干性AMD，即地圖樣萎縮（GA, Geographic Atrophy，一種晚期黃斑變性，導致感光細胞死亡）。該技術通過手術將超薄植入物插入患者視網膜下方，充當人工感光器陣列。PRIMA系統配套的特殊眼鏡捕獲圖像并將其轉換成紅外光束，紅外光束既為植入物供電，又通過電刺激方式激活植入物，從而向幸存的視網膜神經元傳遞視覺信號，繞過受損的光感受器細胞，實現視力恢復。論文主要作者Frank Holz研究人員強調，這是首次證明人工視覺能夠恢復患者的功能性中央視力。

研究團隊在多國范圍內對38名視力嚴重受損的地圖樣萎縮（GA）患者進行了臨床試驗評估。結果顯示，PRIMA系統能夠使84%的參與者恢復功能性中央視力，其中80%的患者視力水平得到了顯著改善，平均可多識別約25.5個字母。雖然部分患者在術后初期出現了眼壓升高等排異反應，但絕大多數癥狀都在兩個月內消退，且未影響患者原有的周邊自然視力。研究人員指出，與其他主要致力于延緩視力喪失的療法（如干細胞療法或基因治療）不同，PRIMA是目前少數能真正實現視力逆轉恢復的方案。Science Corporation公司的目標是推動“人工視覺”成為現實，就像人工耳蝸在聽力障礙領域的應用一樣。盡管該系統目前仍存在分辨率較低（僅381像素）且只能提供黑白視覺的局限性，但公司已獲得超1億美元的融資，并正在開發下一代植入物，旨在提供更高的像素、更小的尺寸以及色覺功能，同時計劃于明年提交歐洲及美國監管機構的正式批準申請。

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https://www.nature.com/articles/d41586-025-03420-x

北大深研院AI4S LAB：全球首個“干濕閉環”數智化生命科學研究平臺的崛起

北京大學深圳研究生院（PKUSZ）為應對AI for Science 帶來的科研新范式變革，打造了全球首個數智化生命科學研究平臺——AI4S LAB。該平臺的核心目標是深度整合“算力、模型、數據、實驗”四大AI4S核心要素，旨在構建一個“AI驅動、干濕閉環（Dry-Wet Closed Loop，指理論計算與濕法實驗的自動化迭代）、全鏈數智（Full-Chain Digital Intelligence，指研究流程全環節的數字化管理）”的一站式云端科研生態系統。AI4S LAB致力于打破人工智能與科學研究之間的傳統鴻溝，通過數智化手段解放研究人員的雙手，服務于不同角色的AI4S研究人員，從而從根本上加速科研從“想法、設計、執行、分析到優化”的全鏈路迭代周期。平臺依托其全棧數智化支撐生態，集成了超過二十二臺套先進高通量自動化設備，尤其聚焦于工程菌株構建、代謝工程等合成生物學核心場景。

AI4S LAB的運行核心是北京大學深圳研究生院自主研發的AI4S原生多智能體系統——BIOMA，它由四位“永不疲倦”的智能體構成，實現了研究流程的智能化與自動化閉環。理論科學家扮演著“干實驗”理論預測的角色，搭載了如ColabDock、OmegaFold等前沿計算模型，為藥物篩選和蛋白設計提供高精度計算支撐。隨后，實驗規劃師負責將理論設計轉化為穩健且可執行的“濕實驗”方案，通過融合多源知識和嚴格的自檢確保方案的嚴密性。接著，實驗室指揮官作為連接數字世界與物理世界的橋梁，將抽象方案編譯為自動化硬件平臺特定的可執行指令序列。最后，數據分析師負責全鏈數智閉環的最后一步，它能基于用戶設定的關鍵性能指標對實驗數據進行深度挖掘，自主分析并生成優化建議，進而自動規劃下一輪實驗方案，形成可持續進化的科研閉環。值得一提的是，平臺還推出了智能體開發與測評模塊，支持“零代碼智能體搭建”，極大地降低了AI原生應用的開發門檻。

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https://ai4slab.pkusz.edu.cn

蘋果發布Pico-Banana-400K數據集：圖像編輯領域的ImageNet級基石

蘋果的研究團隊近日在開放研究領域發布了里程碑式的成果：Pico-Banana-400K，一個包含40萬張圖像的基于指令的圖像編輯綜合數據集。該數據集旨在解決目前研究界缺乏大規模、高質量、來自真實圖像的文本引導圖像編輯開放數據集的關鍵問題，致力于成為視覺編輯領域的ImageNet。Pico-Banana-400K的獨特之處在于其系統化的設計和創建流程。研究人員利用谷歌的Nano-Banana在OpenImages的實拍照片上生成多樣化的編輯對，并采用精細的圖像編輯分類體系（包含35種編輯類型），以確保全面覆蓋現實世界的編輯需求。更重要的是，該數據集的構建流程實現了高度自動化：編輯由Nano-Banana執行，而結果則由多模態大模型Gemini-2.5-Pro進行質量評判。若編輯失敗，系統會自動重試，確保內容一致性與指令忠實性，實現了訓練數據生成與驗證的端到端運行。

Pico-Banana-400K不僅提供了核心的單輪監督微調子集（包含25.8萬個成功的編輯示例），還收錄了用于探索復雜場景的兩個獨特子集。其中，7.2萬個多輪SFT子集支持對連續修改中的迭代細化、上下文相關編輯和推理規劃進行研究。最具價值的貢獻是包含5.6萬個偏好三聯體（preference triplets）的子集，該資源由原始圖像、指令、成功編輯和失敗編輯構成。通過系統地保留失敗的編輯嘗試，該數據集為對齊研究和獎勵模型訓練提供了關鍵資源，解決了現有數據集缺乏對比性低質量編輯示例的空白，使得模型能夠學習“更好”的定義。對數據分析顯示，全局外觀和風格化編輯成功率高，而需要精確空間控制、幾何布局或符號正確性（如移動物體和文字編輯）的操作仍然最具挑戰性，其中更改文字樣式/字體的成功率最低。蘋果的研究人員通過發布這一大規模、任務豐富的資源，為未來十年文本引導圖像編輯模型在魯棒性與人類偏好對齊方面的探索奠定了堅實基礎。

-Banana-400K -Banana

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https://arxiv.org/pdf/2510.19808

AI 驅動科學

當分子擁有視覺：湖南大學提出S2VM，讓AI讀懂藥物之間的化學默契

如何讓AI像化學家一樣憑直覺預測藥物相互作用？現有AI模型因過度依賴已知數據而難以泛化至新藥組合。針對此瓶頸，湖南大學的Ma, Tengfei等人提出了一種名為S2VM的自監督學習框架。該框架通過學習海量未標記藥物對的視覺結構信息，成功提升了模型對未知藥物相互作用的預測能力，為新藥研發開辟了新路徑。

研究團隊提出的S2VM框架將藥物-藥物相互作用（drug-drug interactions, DDIs）預測轉化為一個視覺學習任務。其核心方法是，首先將一對藥物的二維分子圖像基于共有的局部子結構進行融合，生成一個統一的結構化輸入。隨后，一個視覺編碼器-解碼器網絡通過自監督學習的方式，對這個融合后的輸入進行編碼并嘗試重建出原始的藥物信息。這個過程迫使模型深入理解分子間的內在結構和外在交互關系，而無需依賴任何已知的相互作用標簽。預訓練完成后，該編碼器便成為一個強大的特征提取器。在下游的預測任務中，它能將輸入的藥物對高效地編碼為凝練的特征向量，供分類器判斷其相互作用類型。實驗結果表明，S2VM在Deng和Ryu等多個標準數據集上均取得了最優性能，尤其在監督信息稀缺的小樣本場景下，其魯棒性和泛化能力優勢更為突出。此外，模型還具備很強的可解釋性，能夠準確高亮出引發相互作用的關鍵分子片段，為藥物機理研究提供了可靠的洞察。研究成果在 NeurIPS 2025 會議上發表。

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https://neurips.cc/virtual/2025/poster/119726

無需電力，光線即是指令：新型水凝膠鏡片實現全光控變焦

傳統相機系統的剛性組件難以滿足軟體機器人和生物醫學設備的需求。佐治亞理工學院的 Corey Zheng 和 Shu Jia 從人眼結構中獲得靈感，開發了一種由光激活人工肌肉控制的柔性鏡片，為軟體機器賦予視覺功能提供了全新途徑。

該團隊研發的系統名為光響應水凝膠軟鏡片（photo-responsive hydrogel soft lens, PHySL），其核心是一種能充當人工肌肉的光敏水凝膠。這種水基聚合物材料在光照下會發生收縮，研究人員正是利用這一特性，通過向鏡片表面投射光線來精確改變其形狀，從而調節焦距，其工作機制類似于人眼中的睫狀肌（ciliary muscles）。這種全光控設計完全摒棄了傳統相機中笨重的剛性組件和復雜的電子設備，使整個系統變得極其靈活、耐用，且與人體接觸時更加安全。除了基礎的對焦功能，通過調控光線的空間和時間模式，該鏡片還能實現波前工程（wavefront engineering）和光學轉向（optical steering）等更高級的光學操作。研究團隊已利用該鏡片成功構建了一款概念驗證性的無電子相機，并計劃將其集成到軟體機器人中，以實現完全無電子元件的自主視覺。這項成果凸顯了光驅動軟材料在未來自主機器人、自適應醫療設備及可穿戴系統中的巨大潛力。研究發表在 Science Robotics 上。

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Zheng, Corey, and Shu Jia. “Bioinspired Photoresponsive Soft Robotic Lens.” Science Robotics, Oct. 2025. world, www.science.org, https://www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.adw8905

LoongRL：通過強化學習提升大模型長上下文高級推理能力

大型語言模型在處理長篇文檔時常止步于信息檢索，難以進行深度推理。針對此問題，來自微軟亞洲研究院、上海交通大學和卡內基梅隆大學的 Siyuan Wang、Gaokai Zhang 和 Li Lyna Zhang 等研究人員提出了LoongRL方法。該方法通過一種創新的數據合成與強化學習策略，成功誘導模型學習高級推理模式，顯著提升了其在長上下文任務中的表現。

研究團隊首先解決了高難度長文本推理數據稀缺的難題。他們設計了一種名為KeyChain的數據合成方法，巧妙地將簡單的多跳問答（multi-hop question answering）任務轉化為復雜的長上下文挑戰。具體來說，它在大量無關文檔中嵌入由通用唯一識別碼（UUID）構成的“線索鏈”，而真正的問題被隱藏在鏈條的末端。模型必須學會先規劃、再一步步追蹤線索、從海量信息中檢索關鍵事實，并最終進行推理和復查才能解答。通過在這種合成數據上進行強化學，模型自發地涌現出一種“規劃–檢索–推理–復查”的高級思維模式。值得注意的是，該方法實現了高效訓練，僅在16K長度的文本上訓練，模型便能將學會的推理能力泛化到128K的超長文本任務中。實驗結果顯示，在Qwen2.5模型上，該方法使長文本問答準確率絕對提升超過21%，使14B參數的模型性能足以媲美更大規模的前沿模型，并成功通過了所有“大海撈針”壓力測試。

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Wang, Siyuan, et al. “LoongRL:Reinforcement Learning for Advanced Reasoning over Long Contexts.” Version 1, arXiv:2510.19363, arXiv, 22 Oct. 2025. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2510.19363

LightMem：模擬人腦記憶機制，打造輕量高效的大模型記憶系統

大型語言模型在長對話中常因記憶過載而效率低下。來自浙江大學和新加坡國立大學的 Jizhan Fang、Ningyu Zhang 等研究人員，受人類記憶模型的啟發，開發出一種名為 LightMem 的新型記憶系統，在提升模型性能的同時，大幅降低了計算成本。

該研究的核心是模擬人類記憶處理信息的三階段流程。首先，系統設置了認知啟發的“感覺記憶”，它像一個過濾器，通過輕量級壓縮算法快速剔除對話中的冗余信息，并按主題進行初步歸類。接著，信息進入主題感知的“短期記憶”，該模塊利用語義相似性將相關內容動態地組織成連貫的記憶片段，而非依賴固定的窗口大小，從而生成更精煉、更有意義的記憶單元。最后，也是該系統的一大創新，是具備“睡眠時間更新”的“長期記憶”。這一機制將高消耗的記憶整理、去重和鞏固工作從實時推理中分離出來，安排在離線時段（即“睡眠時間”）進行，避免了在任務執行過程中引入額外延遲。在 LongMemEval 基準測試中，基于 GPT 和 Qwen 模型的 LightMem 系統不僅在問答準確率上比基線模型提升了高達10.9%，還在效率上取得了驚人成果：令牌使用量減少了117倍，API調用次數減少了159倍，運行時間也縮短了超過12倍。

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Fang, Jizhan, et al. “LightMem: Lightweight and Efficient Memory-Augmented Generation.” Version 1, arXiv:2510.18866, arXiv, 21 Oct. 2025. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2510.18866

整理｜ChatGPT

編輯｜丹雀、存源

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