追問daily | 拖延癥是情緒調(diào)節(jié)失敗而非懶惰；咬指甲與拖延癥：自我破壞行為背后的生存本能

█ 腦科學(xué)動態(tài)

科學(xué)家首次構(gòu)建出能產(chǎn)生褪黑素的人類松果體類器官

咬指甲與拖延癥：自我破壞行為背后的生存本能

加速大腦修復(fù)：3D重編程技術(shù)突破神經(jīng)退行性疾病研究瓶頸

拖延癥是情緒調(diào)節(jié)失敗而非懶惰：短期情緒修復(fù)如何犧牲未來自我

CRISPR篩選揭示數(shù)百個大腦發(fā)育必需基因

計算模型揭示高級冥想的核心機制：主動推理與精確度加權(quán)

神經(jīng)科學(xué)啟示錄：融合行動、組合結(jié)構(gòu)與情景記憶構(gòu)建類人AI

聰明的配偶還是強壯的伴侶？雌鼠的選擇取決于它自己

█ AI行業(yè)動態(tài)

MiroMind發(fā)布搜索智能體，以小博大重新定義“發(fā)現(xiàn)式智能”

馬斯克宣布Neuralink 2026年開啟量產(chǎn)

LeCun離職炮轟Llama 4造假，另起爐灶押注世界模型

█ AI驅(qū)動科學(xué)

Science：AI無法取代人類，唯有嚴(yán)謹(jǐn)審查方能抵制“垃圾”文獻

UCLA團隊實現(xiàn)光處理器無模型原位高效訓(xùn)練

SpecEdge：利用消費級顯卡大幅降低大模型服務(wù)成本

RLPP模型：無需下游數(shù)據(jù)即可重建受損神經(jīng)通路

超越AlphaFold3的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測新模型

告別暴力計算：高效多模態(tài)AI的架構(gòu)革命

腦科學(xué)動態(tài)

科學(xué)家首次構(gòu)建出能產(chǎn)生褪黑素的人類松果體類器官

松果體作為大腦的“生物鐘”，通過分泌褪黑素調(diào)節(jié)睡眠周期，但因其位置深且體積小，科學(xué)家一直難以深入研究其功能與病理。In-Hyun Park、Ferdi Ridvan Kiral和Woo Sub Yang團隊（耶魯大學(xué)）取得突破，他們利用干細(xì)胞技術(shù)首次培育出能夠模擬人類松果體發(fā)育并產(chǎn)生褪黑素的類器官，為理解睡眠障礙及神經(jīng)發(fā)育疾病提供了強有力的研究工具。

該研究通過引導(dǎo)人類多能干細(xì)胞分化，成功構(gòu)建了人類松果體類器官（human pineal gland organoids）。利用單細(xì)胞RNA測序技術(shù)，研究人員證實這些類器官包含成熟及發(fā)育中的松果體細(xì)胞，其基因表達特征與真實人體組織高度相似。實驗顯示，這些類器官不僅能分泌褪黑素，還能表達腎上腺素能受體，并對去甲腎上腺素信號產(chǎn)生反應(yīng)，完美復(fù)刻了人體內(nèi)的晝夜節(jié)律調(diào)控機制。為驗證其臨床價值，團隊利用天使綜合征（Angelman Syndrome）患者的細(xì)胞構(gòu)建模型，發(fā)現(xiàn)其松果體細(xì)胞分化異常且褪黑素合成顯著減少，解釋了該病患者睡眠障礙的成因。此外，將類器官移植到切除松果體的小鼠體內(nèi)后，成功恢復(fù)了小鼠血液中的褪黑素水平。研究發(fā)表在 Cell Stem Cell 上。

#疾病與健康 #神經(jīng)機制與腦功能解析 #松果體 #類器官 #褪黑素

閱讀更多：

Kiral, Ferdi Ridvan, et al. “Generation of Human Pineal Gland Organoids with Melatonin Production for Disease Modeling.” Cell Stem Cell, vol. 0, no. 0, Dec. 2025. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.stem.2025.12.004

咬指甲與拖延癥：自我破壞行為背后的生存本能

為什么我們會不由自主地咬指甲、拖延工作或陷入自我批評？臨床心理學(xué)家 Charlie Heriot-Maitland 在其新書中提出了一種顛覆性的觀點。他通過心理學(xué)分析發(fā)現(xiàn)，這些看似非理性的自我破壞行為并非單純的錯誤，而是根植于進化的生存機制。研究指出，從微小的身體習(xí)慣到社交回避，這些行為實際上是大腦為了防御未知的外部威脅而精心設(shè)計的保護策略。

這項研究基于進化心理學(xué)框架，指出人類大腦的首要任務(wù)是生存而非幸福，因此它對“不確定性”具有極高的敏感度。Charlie Heriot-Maitland 將這些自我破壞行為描述為“精神健康中的可控爆發(fā)”（Controlled Explosions）。其核心邏輯在于：大腦寧愿我們面對一種已知的、可控的內(nèi)部傷害（例如因拖延導(dǎo)致的焦慮，或因自我批評產(chǎn)生的痛苦），也不愿讓我們暴露在不可預(yù)測的外部威脅（如徹底的失敗、他人的拒絕或意外的敵意）之下。例如，完美主義者通過過度關(guān)注細(xì)節(jié)來避免犯錯，這種神經(jīng)劫持（neurological hijacking）利用了高級認(rèn)知功能，試圖通過自我施壓來規(guī)避潛在的更大風(fēng)險。然而，這種機制常導(dǎo)致“自我實現(xiàn)的預(yù)言”，即對失敗的防御反而促成了失敗。研究強調(diào)，解決這一問題的關(guān)鍵不在于對抗或消除這些行為，而是利用神經(jīng)可塑性，通過“自我關(guān)懷”理解其保護性動機，從而逐步建立新的應(yīng)對模式。研究發(fā)表在 Routledge 上。

#疾病與健康 #心理健康與精神疾病 #神經(jīng)機制與腦功能解析 #進化心理學(xué) #自我破壞 #自我關(guān)懷

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Heriot-Maitland, Charlie. Controlled Explosions in Mental Health: A Compassionate Guide to Understanding Why Our Brains Self-Sabotage, Self-Criticise, and Self-Harm , Routledge, 2026, https://doi.org/10.4324/9781003559924

加速大腦修復(fù)：3D重編程技術(shù)突破神經(jīng)退行性疾病研究瓶頸

為了解決大腦中充當(dāng)“制動系統(tǒng)”的關(guān)鍵神經(jīng)元難以在實驗室生成的難題，Christina A. Stamouli 和 Daniella Rylander Ottosson 等人（隆德大學(xué)）開發(fā)了一種突破性技術(shù)。他們成功繞過干細(xì)胞階段，直接將大腦支持細(xì)胞轉(zhuǎn)化為與精神分裂癥及癲癇密切相關(guān)的小白蛋白神經(jīng)元，揭示了細(xì)胞命運轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵基因通路。

? 人類膠質(zhì)細(xì)胞前體細(xì)胞的神經(jīng)元重編程。Credit: Science Advances (2026).

小白蛋白細(xì)胞在維持大腦平衡中起著核心作用，其功能異常會導(dǎo)致嚴(yán)重的神經(jīng)系統(tǒng)疾病。研究團隊開發(fā)了一種創(chuàng)新的三維重編程方法，能夠?qū)⑸窠?jīng)膠質(zhì)細(xì)胞直接轉(zhuǎn)化為中間神經(jīng)元。利用單核RNA測序，研究人員發(fā)現(xiàn)，這種方法僅需兩周時間就能生成成熟的小白蛋白神經(jīng)元，其中包括一種名為吊燈細(xì)胞的罕見亞型。

相比傳統(tǒng)干細(xì)胞分化方案通常需要數(shù)月時間，這項新技術(shù)不僅大幅縮短了時間，還通過譜系軌跡分析確定了驅(qū)動這一轉(zhuǎn)化的關(guān)鍵基因。這一發(fā)現(xiàn)意味著科學(xué)家現(xiàn)在可以在實驗室中利用患者自身的細(xì)胞快速構(gòu)建疾病模型，深入探究精神分裂癥和癲癇的病理機制。長遠(yuǎn)來看，該研究為開發(fā)將大腦內(nèi)膠質(zhì)細(xì)胞原位轉(zhuǎn)化為健康神經(jīng)元的再生療法提供了可能，有望直接修復(fù)受損的大腦回路。研究發(fā)表在 Science Advances 上。

#神經(jīng)科學(xué) #神經(jīng)機制與腦功能解析 #技術(shù)創(chuàng)新 #單神經(jīng)元重建 #全腦成像

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Stamouli, Christina A., et al. “A Distinct Lineage Pathway Drives Parvalbumin Chandelier Cell Fate in Human Interneuron Reprogramming.” Science Advances, vol. 12, no. 1, Jan. 2026, p. eadv0588. science.org (Atypon), https://doi.org/10.1126/sciadv.adv0588

拖延癥是情緒調(diào)節(jié)失敗而非懶惰：短期情緒修復(fù)如何犧牲未來自我

拖延癥常被誤解為懶惰或缺乏意志力，但其背后的心理機制遠(yuǎn)比這復(fù)雜。加拿大畢索普大學(xué)的Fuschia Sirois和卡爾頓大學(xué)的Timothy Pychyl通過系統(tǒng)性理論綜述，提出拖延本質(zhì)上是一種自我調(diào)節(jié)失敗，與短期情緒修復(fù)和情緒調(diào)節(jié)密切相關(guān)，而非簡單的時間管理問題。

研究團隊對拖延癥相關(guān)文獻進行了系統(tǒng)梳理，重點分析了短期情緒調(diào)節(jié)在拖延行為中的優(yōu)先性。研究指出，當(dāng)個體面對被視為令人厭惡、困難或無聊的任務(wù)時，會產(chǎn)生焦慮等負(fù)面情緒。拖延者為了盡快擺脫這些不適感，會選擇回避任務(wù)，從而獲得即時的情緒緩解。然而，這種短期情緒修復(fù)的效果是暫時的，延遲完成任務(wù)反而會帶來更大的壓力、內(nèi)疚和焦慮，形成惡性循環(huán)。研究特別強調(diào)了自我的時間性理解（temporal understanding of self）在拖延中的重要性。現(xiàn)在自我（present self）傾向于優(yōu)先滿足即時情緒需求，而拖延的負(fù)面后果——如時間壓力增加、任務(wù)質(zhì)量下降、健康受損——則由未來自我（future self）承擔(dān)。這種現(xiàn)在自我與未來自我之間的時間脫節(jié)是理解拖延行為的關(guān)鍵。研究還將這些個體內(nèi)部過程與拖延對健康和幸福感的負(fù)面影響聯(lián)系起來，為后續(xù)干預(yù)研究提供了理論基礎(chǔ)。研究發(fā)表在 Social and Personality Psychology Compass 上。

#認(rèn)知科學(xué) #心理健康與精神疾病 #拖延癥 #情緒調(diào)節(jié) #自我調(diào)節(jié)

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Sirois, Fuschia, and Timothy Pychyl. “Procrastination and the Priority of Short-Term Mood Regulation: Consequences for Future Self.” Social and Personality Psychology Compass, vol. 7, no. 2, 2013, pp. 115–27. Wiley Online Library, https://doi.org/10.1111/spc3.12011

CRISPR篩選揭示數(shù)百個大腦發(fā)育必需基因

哪些基因是構(gòu)建大腦的基石？如果它們失效會發(fā)生什么？耶路撒冷希伯來大學(xué)的Sagiv Shifman教授團隊與法國國家健康與醫(yī)學(xué)研究院（INSERM）的Binnaz Yalcin教授合作，利用全基因組篩選技術(shù)，繪制了一張早期大腦發(fā)育關(guān)鍵基因的詳細(xì)圖譜。這項研究不僅鑒定出數(shù)百個神經(jīng)元分化所必需的基因，還發(fā)現(xiàn)了一個導(dǎo)致罕見神經(jīng)發(fā)育障礙的新基因 *PEDS1*，并揭示了不同類型基因突變與特定疾病癥狀之間的聯(lián)系。

? 實驗室中由干細(xì)胞培養(yǎng)的神經(jīng)元形成相互連接的網(wǎng)絡(luò)。在這項研究中，研究人員利用 CRISPR 技術(shù)關(guān)閉干細(xì)胞中的基因，然后追蹤這些細(xì)胞分化為神經(jīng)元的成功率。比例尺：100 微米。 Credit: Dr. Galya Monderer-Rothkoff, The Hebrew University of Jerusalem.

研究團隊采用CRISPR對小鼠胚胎干細(xì)胞中的約20,000個基因進行了系統(tǒng)性敲除篩選，觀察它們在分化為腦細(xì)胞過程中的作用。結(jié)果鑒定出331個對神經(jīng)元生成至關(guān)重要的基因。其中，研究重點關(guān)注了 *PEDS1* 基因，發(fā)現(xiàn)它是合成縮醛磷脂（plasmalogens，一種富含于神經(jīng)纖維保護層髓鞘中的特殊膜磷脂）的關(guān)鍵酶。在臨床樣本中，研究人員發(fā)現(xiàn) *PEDS1* 的突變導(dǎo)致兒童患有嚴(yán)重的發(fā)育障礙和小頭畸形。動物模型進一步證實，該基因缺失會加速細(xì)胞退出分裂周期，阻礙神經(jīng)元的正常分化和遷移。此外，研究還發(fā)現(xiàn)了一個有趣的規(guī)律：涉及轉(zhuǎn)錄調(diào)控的基因突變通常導(dǎo)致顯性遺傳疾病，而像 *PEDS1* 這樣涉及代謝過程的基因則多導(dǎo)致隱性遺傳疾病。為了推動領(lǐng)域發(fā)展，團隊還建立了開放的在線數(shù)據(jù)庫，共享所有篩選數(shù)據(jù)。研究發(fā)表在 Nature Neuroscience 上。

#疾病與健康 #神經(jīng)機制與腦功能解析 #CRISPR #神經(jīng)發(fā)育障礙 #大腦發(fā)育

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Amelan, Alana, et al. “CRISPR Knockout Screens Reveal Genes and Pathways Essential for Neuronal Differentiation and Implicate PEDS1 in Neurodevelopment.” Nature Neuroscience, Jan. 2026, pp. 1–12. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41593-025-02165-0

計算模型揭示高級冥想的核心機制：主動推理與精確度加權(quán)

如何用數(shù)學(xué)語言描述“無我”或“止息”等深層冥想體驗？Hagar Tal和Matthew D. Sacchet等研究人員通過回顧計算現(xiàn)象學(xué)領(lǐng)域的最新進展，試圖搭建一座連接主觀冥想體驗與客觀科學(xué)數(shù)據(jù)的橋梁。該團隊發(fā)現(xiàn)，盡管存在多種理論模型，但通過引入主動推理（Active Inference）框架，可以從計算角度對冥想過程中的意識狀態(tài)變化進行形式化描述。

該研究深入分析了現(xiàn)有的計算模型，發(fā)現(xiàn)了一個貫穿始終的核心機制：精確度加權(quán)。在計算神經(jīng)科學(xué)中，這指的是大腦對預(yù)測誤差或感官輸入的“置信度”。研究指出，早期的冥想模型主要關(guān)注如何通過調(diào)節(jié)精確度來增強對內(nèi)感受的注意力控制，從而解釋正念帶來的平靜。然而，隨著研究的深入，最新的模型開始探索更復(fù)雜的現(xiàn)象，如感知的“去虛構(gòu)化”（defabrication）。這意味著冥想者通過改變層級生成模型（hierarchical generative model）中特定層的精確度權(quán)重，逐漸松動原本僵化的感知結(jié)構(gòu)，從而產(chǎn)生認(rèn)知靈活性的提升甚至極簡的現(xiàn)象體驗。盡管如此，研究也強調(diào)，目前對于非二元性體驗、情感轉(zhuǎn)化機制以及日常生活中的非正式冥想練習(xí)，現(xiàn)有的計算模型仍有待進一步完善。研究發(fā)表在 Neuroscience & Biobehavioral Reviews 上。

#認(rèn)知科學(xué) #計算模型與人工智能模擬 #冥想 #主動推理 #精確度加權(quán)

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Tal, Hagar, et al. “Active Inference, Computational Phenomenology, and Advanced Meditation: Toward the Formalization of the Experience of Meditation.” Neuroscience & Biobehavioral Reviews, Dec. 2025, p. 106539. ScienceDirect, https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2025.106539

神經(jīng)科學(xué)啟示錄：融合行動、組合結(jié)構(gòu)與情景記憶構(gòu)建類人AI

當(dāng)前的人工智能雖然在語言處理上表現(xiàn)出色，但仍面臨幻覺頻發(fā)、缺乏常識性物理認(rèn)知以及能耗巨大等問題。Rajesh P.N. Rao及其團隊（華盛頓大學(xué)）提出，AI的發(fā)展應(yīng)當(dāng)重新審視并借鑒神經(jīng)科學(xué)的核心原理。他們指出，盡管大語言模型的預(yù)測機制與大腦的“預(yù)測編碼”有相似之處，但現(xiàn)有的AI架構(gòu)忽略了生物大腦中至關(guān)重要的三個要素：行動、層級化的組合結(jié)構(gòu)以及情景記憶。團隊認(rèn)為，填補這些空白是構(gòu)建安全、可解釋且真正具有類人智能的AI系統(tǒng)的關(guān)鍵。

該研究深入分析了當(dāng)前Transformer架構(gòu)的局限性，并提出了基于“主動預(yù)測編碼”（Active Predictive Coding, APC）的改進方案。首先，針對AI缺乏“身體感”的問題，研究指出大腦通過行動來驗證感知并學(xué)習(xí)因果關(guān)系。現(xiàn)有的AI是被動的觀察者，缺乏與環(huán)境互動的策略網(wǎng)絡(luò)；團隊建議引入獨立的策略網(wǎng)絡(luò)來指導(dǎo)生成模型，使其能像生物一樣通過“嘗試”來理解物理世界，從而減少邏輯謬誤。其次，針對處理復(fù)雜任務(wù)的效率問題，研究提倡引入分層組合結(jié)構(gòu)（Compositional Structure）。大腦通過將復(fù)雜任務(wù)分解為子任務(wù)（如將“去超市”分解為“走路”、“開車”等）來高效處理信息，而目前的AI依賴扁平的長上下文窗口，效率低且易在長文本中“迷失”。最后，關(guān)于情景記憶，研究建議模仿海馬體的功能，賦予AI可寫入的長期記憶庫，并通過類似生物“睡眠”的離線階段進行記憶重放和整合，以實現(xiàn)持續(xù)學(xué)習(xí)。這種受大腦啟發(fā)的架構(gòu)有望大幅提升AI的魯棒性和能源效率。

#大模型技術(shù) #計算模型與人工智能模擬 #預(yù)測編碼 #情景記憶 #神經(jīng)科學(xué)

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Rao, Rajesh P. N., et al. “Lessons from Neuroscience for AI: How Integrating Actions, Compositional Structure and Episodic Memory Could Enable Safe, Interpretable and Human-Like AI.” arXiv:2512.22568, arXiv, 27 Dec. 2025. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2512.22568

聰明的配偶還是強壯的伴侶？雌鼠的選擇取決于它自己

為什么在漫長的進化過程中，并非所有動物都變得絕頂聰明？為了解開這一維持生物多樣性的謎題，Alexandros Vezyrakis、Fragkiskos Darmis、Valeria Mazza 和 Anja Guenther 等研究人員（馬克斯·普朗克進化生物學(xué)研究所）通過結(jié)合半自然環(huán)境觀察與受控實驗，發(fā)現(xiàn)雌性小鼠會根據(jù)自身的特質(zhì)選擇互補的配偶，從而防止了單一特質(zhì)在種群中固定，揭示了性選擇維持行為多樣性的機制。

該研究在四個半自然圍欄中追蹤了139只野生家鼠的行為，并引入了需要解謎才能獲取食物的裝置。結(jié)果顯示，只有約四分之一的小鼠表現(xiàn)出創(chuàng)新能力。通過DNA親子鑒定發(fā)現(xiàn)，種群中存在顯著的異型交配（disassortative mating）現(xiàn)象，“互補”配對的比例遠(yuǎn)高于隨機預(yù)期。深入的擇偶實驗揭示了背后的雙重機制：首先，雄性面臨著“智力”與“體力”的權(quán)衡，創(chuàng)新型雄性通常體型較小，而體型是競爭優(yōu)勢的指標(biāo)；其次，雌性的擇偶標(biāo)準(zhǔn)與其自身能力密切相關(guān)。具有創(chuàng)新能力的雌鼠傾向于選擇體型更大的雄鼠以獲取身體優(yōu)勢基因，而缺乏創(chuàng)新能力的雌鼠則偏好聰明的雄鼠。這種基于自身條件的差異化選擇，使得創(chuàng)新基因和強壯基因在種群中得以動態(tài)平衡。研究發(fā)表在 Current Biology 上。

#認(rèn)知科學(xué) #其他 #進化生物學(xué) #動物行為 #性選擇

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Vezyrakis, Alexandros, et al. “Variation in Innovation Is Maintained by Disassortative Mating and Female Choice.” Current Biology, vol. 0, no. 0, Dec. 2025. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.cub.2025.11.077

AI 行業(yè)動態(tài)

MiroMind發(fā)布搜索智能體MiroThinker 1.5，以小博大重新定義“發(fā)現(xiàn)式智能”

憑借成功預(yù)測 Polymarket 題目，連續(xù)登頂 Future X 全球榜首的 MiroMind 團隊，1 月 5 日正式發(fā)布其自研旗艦搜索智能體模型 MiroThinker 1.5。

MiroMind 由全球知名創(chuàng)新企業(yè)家、慈善家陳天橋，與清華大學(xué)知名 AI 青年學(xué)者代季峰教授聯(lián)合發(fā)起。去年陳天橋提出發(fā)現(xiàn)式智能才是真正意義上的通用人工智能這一重磅創(chuàng)新理念，引發(fā)全球業(yè)內(nèi)人士關(guān)注。他同時提出建設(shè)發(fā)現(xiàn)式智能的 5 種關(guān)鍵能力，其中一項能力是在未知條件下重建對世界的理解，這正是 MiroMind 的使命。

與當(dāng)前行業(yè)普遍追求萬億參數(shù)規(guī)模的趨勢不同，研究人員押注“發(fā)現(xiàn)式智能”，主張模型不應(yīng)僅僅是背誦知識的“做題家”，而應(yīng)成為具備查證與修正能力的“科學(xué)家”。MiroThinker 1.5 采用 30B（300億）參數(shù)規(guī)模，卻在性能上比肩甚至超越了參數(shù)量高達 30倍的 Kimi-K2-Thinking 等萬億級模型，且推理成本僅為后者的二十分之一。這種“以小博大”的突破，得益于團隊從內(nèi)部參數(shù)擴張轉(zhuǎn)向了交互式擴展，證明了智能的提升不完全依賴于模型體量。

在技術(shù)實現(xiàn)上，MiroThinker 1.5 將 Interactive Scaling 從推理階段前移并內(nèi)化為訓(xùn)練階段的核心機制。研究人員構(gòu)建了“推理-驗證-修正”的循環(huán)體系，訓(xùn)練模型像情報官一樣主動尋找證據(jù)并進行多輪自我校驗，嚴(yán)厲懲罰缺乏信源的幻覺輸出。為了解決傳統(tǒng)模型“事后諸葛亮”的問題，團隊還引入了時序敏感訓(xùn)練沙盒（Time-Sensitive Training Sandbox，一種嚴(yán)格限制模型只能訪問特定時間點之前信息的訓(xùn)練環(huán)境），杜絕未來信息泄露，從而迫使模型在信息不完備的真實條件下進行因果推演。這一機制使得該模型在 A股漲停板預(yù)測、美股波動分析等復(fù)雜任務(wù)中展現(xiàn)出極高的準(zhǔn)確性與實用價值，目前用戶已可通過相關(guān)平臺體驗其預(yù)測能力。

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https://github.com/MiroMindAI/MiroThinker

馬斯克宣布Neuralink 2026年開啟量產(chǎn)，腦機接口有望讓癱瘓者重獲新生

Elon Musk 近日正式宣布，Neuralink 計劃于 2026 年啟動腦機接口設(shè)備的量產(chǎn)，并引入幾乎全自動化的手術(shù)流程，旨在將實驗性神經(jīng)科學(xué)轉(zhuǎn)化為可規(guī)?；呐R床現(xiàn)實。Musk 指出，該技術(shù)本質(zhì)上構(gòu)建了一座通信橋梁，能夠?qū)⒋竽X信號繞過受損的脊柱或頸部節(jié)點直接傳遞至身體其他部位，理論上具備幫助癱瘓患者恢復(fù)全身功能的潛力。

為了實現(xiàn)這一目標(biāo)，Neuralink 推出了升級版外科機器人，其操作效率堪比 LASIK（Laser-Assisted In Situ Keratomileusis，準(zhǔn)分子激光原位角膜磨鑲術(shù)），僅需數(shù)分鐘即可完成植入。更重要的是，新技術(shù)允許電極細(xì)線直接穿過硬腦膜（Dura Mater，保護大腦和脊髓的堅韌外膜）而無需將其移除，這一突破顯著降低了手術(shù)的侵入性風(fēng)險和患者的恢復(fù)時間。目前，該公司的言語恢復(fù)技術(shù)已獲得 FDA 的“突破性醫(yī)療器械認(rèn)定”，并在阿聯(lián)酋、英國及加拿大等地啟動了國際臨床試驗，公司估值已升至約 90 億美元。

首位植入者 Noland Arbaugh 的成功經(jīng)歷為這項技術(shù)提供了有力背書，這位四肢癱瘓的患者如今已能通過意念控制電腦，重獲了部分生活的獨立性與掌控感。然而，研究人員強調(diào)，Neuralink 在從實驗室走向常規(guī)醫(yī)療的過程中，仍需跨越技術(shù)、臨床與倫理的多重障礙。盡管 BCI技術(shù)前景廣闊，但長期植入后的信號衰減、腦組織反應(yīng)以及潛在的隱私泄露問題仍需大量數(shù)據(jù)驗證。此外，行業(yè)內(nèi)也存在不同聲音，例如 OpenAI 的 CEO Sam Altman 便對侵入式方案持保留態(tài)度，更傾向于非侵入式技術(shù)路線，擔(dān)憂直接植入可能對神經(jīng)元造成不可逆的傷害。盡管面臨挑戰(zhàn)，Musk 的量產(chǎn)計劃仍被視為醫(yī)療領(lǐng)域的重大轉(zhuǎn)折點，有望在未來幾年內(nèi)徹底改變殘障人士的生活方式，并推動人類意識與人工智能融合的探索。

#Neuralink #腦機接口 #ElonMusk #醫(yī)療革命 #癱瘓康復(fù)

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https://x.com/elonmusk/status/2007325307515342980%20

Meta爆發(fā)內(nèi)訌：圖靈獎得主LeCun離職炮轟Llama 4造假，另起爐灶押注世界模型

圖靈獎得主、前 Meta 首席 AI 科學(xué)家 Yann LeCun 在離職后公開披露了老東家的內(nèi)部矛盾。他證實了關(guān)于 Llama 4 模型在基準(zhǔn)測試中作弊的傳聞，指出團隊為了美化數(shù)據(jù)，在不同測試中使用了不同的模型版本進行“刷榜”。此外，LeCun 嚴(yán)厲批評了其前上司、年僅 28 歲的 Alexandr Wang（Scale AI 創(chuàng)始人，現(xiàn)負(fù)責(zé) Meta 超級智能實驗室），認(rèn)為其缺乏科研經(jīng)驗，不懂得如何有效管理頂級研究人員。LeCun 指出，Meta 為了應(yīng)對 ChatGPT 的沖擊，全員過度癡迷于大語言模型，而忽略了通往真正智能的其他路徑。他直言 LLM 實際上是一條“死路”，這種深刻的路線分歧以及對管理層的不滿，最終導(dǎo)致他選擇離開這家他曾一手建立起 AI 研究體系的科技巨頭。

離開 Meta 后，LeCun 迅速在巴黎成立了新公司 AMI Labs（Advanced Machine Intelligence Labs，高級機器智能實驗室），致力于通過世界模型來實現(xiàn)更高階的人工智能。不同于依賴“預(yù)測下一個詞”的 LLM，LeCun 主推的 V-JEPA（Video Joint Embedding Predictive Architecture，視頻聯(lián)合嵌入預(yù)測架構(gòu)）旨在讓 AI 像人類一樣理解物理常識，能夠預(yù)測抽象狀態(tài)而非僅僅生成像素。作為執(zhí)行主席，他計劃在 12 個月內(nèi)推出具備初步物理直覺的“嬰兒級”模型。LeCun 堅信，只有讓機器建立對現(xiàn)實世界的抽象表征并具備規(guī)劃能力，才能突破當(dāng)前 AI 的瓶頸。雖然他自認(rèn)不擅長管理 CEO 的職責(zé)，但他將繼續(xù)以研究人員的身份，探索人類智能的本質(zhì)，試圖為世界留下超越文本生成的真正智慧。

#YannLeCun #Meta內(nèi)訌 #Llama4 #世界模型 #人工智能

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AI 驅(qū)動科學(xué)

Science：AI無法取代人類，唯有嚴(yán)謹(jǐn)審查方能抵制“垃圾”文獻

隨著人工智能技術(shù)深度滲透科研領(lǐng)域，關(guān)于AI是否會取代人類科學(xué)家的爭論從未停止。在《科學(xué)》雜志2026年的首篇社論中，主編H. Holden Thorp呼吁科學(xué)界保持冷靜，并強調(diào)要以正確的方式利用AI，同時警惕低質(zhì)量內(nèi)容的泛濫。他指出，雖然AI工具能提升效率，但沒有任何系統(tǒng)能完全替代人類的判斷，維護科學(xué)文獻的嚴(yán)謹(jǐn)性比以往任何時候都更需要人類的經(jīng)驗與專業(yè)知識。

Thorp在社論中透露，期刊已引入iThenticate和Proofig等AI工具來輔助識別抄襲和圖像篡改，并明確禁止使用AI生成論文圖表或未聲明的文本撰寫。值得注意的是，期刊與DataSeer合作，利用自然語言處理技術(shù)掃描論文并生成“可重復(fù)性檢查清單”（reproducibility checklist）。數(shù)據(jù)顯示，在2021年至2024年間發(fā)表的2680篇論文中，已有69%的論文遵循政策共享了底層數(shù)據(jù)。Thorp強調(diào)，盡管AI幫助發(fā)現(xiàn)了許多錯誤，但評估AI生成的報告實際上需要投入更多的人力。他將當(dāng)前的AI熱潮類比為15年前的大規(guī)模在線課程，認(rèn)為如同在線課程未取代大學(xué)一樣，AI也不會取代科學(xué)家，前提是必須抵制“人工智能垃圾”（AI slop）的堆積，堅持由人類精心策劃和審查的出版標(biāo)準(zhǔn)。研究發(fā)表在 Science 上。

#AI 驅(qū)動科學(xué) #大模型技術(shù) #科學(xué)出版 #數(shù)據(jù)共享

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Thorp, H. Holden. “Resisting AI Slop.” Science, vol. 391, no. 6780, Jan. 2026, pp. 5–5. science.org (Atypon), https://doi.org/10.1126/science.aee8267

強化學(xué)習(xí)助力光學(xué)AI：UCLA團隊實現(xiàn)光處理器無模型原位高效訓(xùn)練

光計算雖具備高速低能耗的優(yōu)勢，但基于模擬模型的訓(xùn)練常因無法精確捕捉現(xiàn)實硬件的微小誤差而導(dǎo)致實際表現(xiàn)不佳。加州大學(xué)洛杉磯分校（UCLA）的Aydogan Ozcan、Yuhang Li及其團隊開發(fā)了一種全新的訓(xùn)練框架，通過讓設(shè)備從實驗經(jīng)驗中直接學(xué)習(xí)，成功克服了物理模型與現(xiàn)實環(huán)境之間的鴻溝。

? 用于光處理器無模型原位訓(xùn)練的近端策略優(yōu)化（PPO）。Credit: UCLA Engineering Institute for Technology Advancement

該研究引入了近端策略優(yōu)化（PPO，一種在人工智能領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的高效強化學(xué)習(xí)算法），構(gòu)建了一個無需物理模型的原位訓(xùn)練系統(tǒng)。不同于傳統(tǒng)依賴數(shù)字孿生的方法，該系統(tǒng)將光學(xué)硬件視為黑盒，直接利用真實的光學(xué)測量數(shù)據(jù)來優(yōu)化衍射光網(wǎng)絡(luò)（一種利用光波衍射進行計算的物理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）。在實驗中，研究人員測試了該系統(tǒng)穿越隨機漫射器聚焦光束、生成全息圖以及進行像差校正的能力。結(jié)果顯示，該方法不僅能自動適應(yīng)未知的硬件缺陷和噪聲，還在手寫數(shù)字分類等任務(wù)中表現(xiàn)出比傳統(tǒng)策略梯度優(yōu)化更快的收斂速度和更高的準(zhǔn)確性。這意味著未來的智能物理系統(tǒng)可以在不依賴詳細(xì)物理模型的情況下，實現(xiàn)自我學(xué)習(xí)和實時調(diào)整。研究發(fā)表在 Light: Science & Applications 上。

#疾病與健康 #神經(jīng)機制與腦功能解析 #阿爾茨海默病 #觸覺感知 #Tau蛋白

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Li, Yuhang, et al. “Model-Free Optical Processors Using in Situ Reinforcement Learning with Proximal Policy Optimization.” Light: Science & Applications, vol. 15, no. 1, Jan. 2026, p. 32. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41377-025-02148-7

SpecEdge技術(shù)：利用消費級顯卡大幅降低大模型服務(wù)成本

如何打破大型語言模型對昂貴數(shù)據(jù)中心的高依賴并降低運營成本？韓國科學(xué)技術(shù)院（KAIST）的Dongsu Han、Jinwoo Park和Seunggeun Cho等人開發(fā)了一項名為“SpecEdge”的新技術(shù)，通過整合個人電腦和移動設(shè)備中的消費級顯卡，成功構(gòu)建了低成本的AI基礎(chǔ)設(shè)施。該研究不僅大幅降低了AI服務(wù)的算力成本，還解決了在普通網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下利用邊緣計算資源進行大模型推理的延遲難題。

? 已開發(fā)的 SpecEdge 語言數(shù)據(jù)流圖。Credit: KAIST

研究團隊開發(fā)了SpecEdge系統(tǒng)，核心在于應(yīng)用了推測解碼（Speculative Decoding）技術(shù)。該方法讓位于用戶端的邊緣GPU（edge GPUs）運行較小的語言模型，快速生成高概率的詞元序列草稿，隨即由數(shù)據(jù)中心的大規(guī)模模型進行批量驗證。為了克服互聯(lián)網(wǎng)傳輸?shù)难舆t，團隊引入了主動邊緣草圖生成（Proactive Edge Drafting），使邊緣設(shè)備在等待服務(wù)器響應(yīng)時仍能持續(xù)生成內(nèi)容，同時配合流水線感知調(diào)度（Pipeline-aware Scheduling）優(yōu)化服務(wù)器處理多用戶請求的效率。實驗結(jié)果顯示，該系統(tǒng)將每個詞元的生成成本降低了約67.6%，成本效益提升1.91倍，服務(wù)器吞吐量增加2.22倍，且在標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)速下即可流暢運行。這一成果為將智能手機、個人電腦等設(shè)備納入AI算力網(wǎng)絡(luò)提供了可行方案。

#大模型技術(shù) #計算模型與人工智能模擬 #邊緣計算 #推測解碼 #GPU推理

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Park, Jinwoo, et al. “SpecEdge: Scalable Edge-Assisted Serving Framework for Interactive LLMs.” arXiv:2505.17052, arXiv, 18 Nov. 2025. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2505.17052

RLPP模型：無需下游數(shù)據(jù)即可重建受損神經(jīng)通路

當(dāng)大腦內(nèi)部的通訊線路因中風(fēng)或損傷而中斷，我們能否在不依賴受損區(qū)域原始數(shù)據(jù)的情況下重建連接？Shenghui Wu 與 Yiwen Wang（香港科技大學(xué)）、Dario Farina（帝國理工學(xué)院）以及 Jose C. Principe（佛羅里達大學(xué)）等人組成的跨國研究團隊，提出了一種基于行為反饋的創(chuàng)新計算模型。該研究成功繞過了對受損下游腦區(qū)神經(jīng)記錄的依賴，利用行為結(jié)果直接驅(qū)動神經(jīng)脈沖的生成，為恢復(fù)大腦跨區(qū)域功能連接提供了全新的解決方案。

? 腦機接口（左）與神經(jīng)旁路系統(tǒng)（右）Credit:Nat Comput Sci (2026).

傳統(tǒng)的神經(jīng)旁路系統(tǒng)試圖在受損部位建立人工通道，但這通常需要下游腦區(qū)的正常信號作為訓(xùn)練參照，而這在疾病狀態(tài)下往往無法獲取。為此，研究團隊開發(fā)了基于強化學(xué)習(xí)的點過程（Point Process，一種用于描述神經(jīng)脈沖等離散事件發(fā)生概率的統(tǒng)計模型）框架（RLPP）。該方法不再模仿缺失的下游信號，而是模擬生物腦的“試錯學(xué)習(xí)”機制：模型接收上游信號并生成脈沖，若產(chǎn)生的行為結(jié)果（如運動）正確，模型便獲得獎勵并強化該模式。在大鼠的內(nèi)側(cè)前額葉皮層到初級運動皮層（M1）通路的實驗中，RLPP生成的脈沖序列在行為解碼成功率上顯著優(yōu)于監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，并展現(xiàn)出與健康大腦相似的生物仿生特性。這一突破意味著，未來利用行為反饋驅(qū)動的神經(jīng)刺激，有望在臨床上幫助患者重建受損的神經(jīng)環(huán)路。研究發(fā)表在 Nature Computational Science 上。

#意識與腦機接口 #神經(jīng)調(diào)控 #計算模型與人工智能模擬 #神經(jīng)康復(fù) #強化學(xué)習(xí)

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Wu, Shenghui, et al. “A Generative Spike Prediction Model Using Behavioral Reinforcement for Re-Establishing Neural Functional Connectivity.” Nature Computational Science, Jan. 2026, pp. 1–14. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s43588-025-00915-5

SeedFold：超越AlphaFold3的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測新模型

如何突破現(xiàn)有蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測模型的規(guī)模化瓶頸？字節(jié)跳動 Seed 團隊（Quanquan Gu等）提出了一種名為 SeedFold 的新模型，成功實現(xiàn)了模型容量的有效擴展。該研究針對現(xiàn)有折疊模型在計算復(fù)雜度和隱藏維度上的局限性，開發(fā)了新的架構(gòu)和訓(xùn)練策略，在多項關(guān)鍵任務(wù)上超越了目前的行業(yè)標(biāo)桿 AlphaFold3，為生物分子基礎(chǔ)模型的構(gòu)建提供了新的擴展思路。

研究團隊通過三項核心技術(shù)創(chuàng)新實現(xiàn)了這一突破。首先，他們發(fā)現(xiàn)擴展 Pairformer（Pairformer，一種用于提取氨基酸對特征的模塊）的寬度比單純增加深度更能有效提升模型表征能力，將隱藏維度擴展至512維。其次，為了解決計算瓶頸，團隊引入了線性三角注意力（Linear Triangular Attention，一種降低計算復(fù)雜度的注意力機制），將計算復(fù)雜度從隨序列長度的三次方增長降低至二次方，從而實現(xiàn)了高效的規(guī)?；?。最后，研究人員構(gòu)建了一個包含2650萬個樣本的大規(guī)模蒸餾數(shù)據(jù)集，是實驗結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的147倍，顯著增強了模型的泛化能力。在 FoldBench 基準(zhǔn)測試中，SeedFold 在多數(shù)任務(wù)上優(yōu)于 AlphaFold3、Boltz-1 等開源模型。有趣的是，標(biāo)準(zhǔn)版模型在抗體-抗原預(yù)測中表現(xiàn)更佳，而采用線性注意力的變體則在蛋白質(zhì)-配體相互作用中更具優(yōu)勢。

#AI 驅(qū)動科學(xué) #預(yù)測模型構(gòu)建 #蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測 #SeedFold #深度學(xué)習(xí)

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Zhou, Yi, et al. “SeedFold: Scaling Biomolecular Structure Prediction.” arXiv:2512.24354, arXiv, 30 Dec. 2025. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2512.24354

告別暴力計算：高效多模態(tài)AI的架構(gòu)革命

隨著人工智能規(guī)模的不斷擴大，高昂的計算成本成為了阻礙其普及的主要壁壘。來自Shanghai Jiao Tong University的Lizhuang Ma和East China Normal University的Xin Tan等研究人員組成的團隊進行了深入探索，系統(tǒng)梳理并提出了高效多模態(tài)大型語言模型的設(shè)計藍圖。該研究旨在通過優(yōu)化模型架構(gòu)與數(shù)據(jù)流，降低計算門檻，使先進的AI技術(shù)能夠惠及更廣泛的群體。

這項綜述研究指出，提升多模態(tài)模型的效率不能僅依賴于壓縮語言模型，核心挑戰(zhàn)在于處理圖像產(chǎn)生的大量視覺標(biāo)記（visual tokens，即圖像被數(shù)字化分割后的基本信息單元）。研究團隊詳細(xì)分析了視覺標(biāo)記壓縮技術(shù)，該技術(shù)能在信息進入語言模型前大幅減少冗余，從而顯著降低推理復(fù)雜度。此外，文章重點探討了重構(gòu)模型架構(gòu)的策略，例如采用輕量級視覺編碼器和混合專家模型，在不增加計算負(fù)擔(dān)的前提下提升模型容量。通過這種全流程的協(xié)調(diào)優(yōu)化，多模態(tài)模型將不再局限于昂貴的云端服務(wù)器，而是能夠部署在移動設(shè)備和邊緣計算平臺上。這不僅解決了能源消耗和隱私問題，更為醫(yī)療、遙感等資源受限領(lǐng)域的實時應(yīng)用提供了可能，標(biāo)志著AI創(chuàng)新正從單純追求規(guī)模向追求現(xiàn)實世界的高效應(yīng)用轉(zhuǎn)變。研究發(fā)表在 Visual Intelligence 上。

#大模型技術(shù) #計算模型與人工智能模擬 #多模態(tài) #邊緣計算 #視覺智能

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Jin, Yizhang, et al. “Efficient Multimodal Large Language Models: A Survey.” Visual Intelligence, vol. 3, no. 1, Dec. 2025, p. 27. Springer Link, https://doi.org/10.1007/s44267-025-00099-6

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)前沿實驗室、人工智能與精神健康前沿實驗室；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)，項目遍布?xì)W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。