█腦科學(xué)動(dòng)態(tài)

Nature：“神經(jīng)蚯蚓”纖維，實(shí)現(xiàn)體內(nèi)游走式長期神經(jīng)監(jiān)測

Science：催產(chǎn)素幫助幼崽克服孤獨(dú)

連接大腦結(jié)構(gòu)與精神疾病風(fēng)險(xiǎn)的共享基因位點(diǎn)

在自然中鍛煉效果優(yōu)于城市或健身房

毫秒級(jí)固定時(shí)間窗口或是人類聽覺處理的關(guān)鍵

足球運(yùn)動(dòng)中頻繁頭球損傷大腦白質(zhì)并影響記憶

基因測試可預(yù)測減肥藥的反應(yīng)

音樂訓(xùn)練可重塑大腦：增強(qiáng)專注力，屏蔽環(huán)境噪音

█AI行業(yè)動(dòng)態(tài)

Meta發(fā)布AI智能眼鏡新矩陣：神經(jīng)腕帶操控，售價(jià)799美元

馬斯克“巨硬計(jì)劃”提速：6個(gè)月建成超級(jí)算力

AI制霸編程賽場：GPT-5組合系統(tǒng)在ICPC總決賽全題破解

通義DeepResearch全面開源：讓AI從聊天助手躍遷為研究專家

█AI驅(qū)動(dòng)科學(xué)

Nature封面：DeepSeek-R1如何通過自我進(jìn)化學(xué)會(huì)高級(jí)推理

Nature：植入式神經(jīng)刺激系統(tǒng)可恢復(fù)脊髓損傷后的血壓平衡

Nature：基于Transformer架構(gòu)預(yù)測上千種未來疾病

Nature：發(fā)絲般柔性生物電子纖維可同步監(jiān)測多種生物信號(hào)

AI研究工具常不可靠、過于自信且觀點(diǎn)片面

新型生物相容性可拉伸晶體管問世

導(dǎo)電塑料讓人工神經(jīng)元更先進(jìn)、更簡單

腦科學(xué)動(dòng)態(tài)

Nature：受蚯蚓啟發(fā)研制“神經(jīng)蚯蚓”纖維，實(shí)現(xiàn)體內(nèi)游走式長期神經(jīng)監(jiān)測

傳統(tǒng)神經(jīng)接口因其剛性、固定和生物不兼容性而面臨挑戰(zhàn)。為解決此問題，來自中國科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院與東華大學(xué)的 Wei Yan, Zhiyuan Liu, Tiantian Xu 等研究人員，受蚯蚓啟發(fā)，成功研制出一種名為“神經(jīng)蚯蚓”（NeuroWorm）的柔性可移動(dòng)纖維。該成果實(shí)現(xiàn)了在體內(nèi)的可控導(dǎo)航和長達(dá)13個(gè)月的穩(wěn)定神經(jīng)信號(hào)監(jiān)測。

?神經(jīng)蠕蟲的設(shè)計(jì)、制造策略及演示。Credit: Nature (2025).

受蚯蚓獨(dú)特的體節(jié)結(jié)構(gòu)啟發(fā)，研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)并制造了名為“神經(jīng)蚯蚓”的柔性纖維。他們采用卷繞工藝，將二維平面上的電子器件轉(zhuǎn)化為一根直徑僅約200微米的纖維，并在其上集成了多達(dá)60個(gè)離散的電極和應(yīng)變傳感器，監(jiān)測點(diǎn)數(shù)是傳統(tǒng)方法的15倍。該纖維的基底材料與生物組織的力學(xué)性能高度匹配，極大地提升了生物相容性。最關(guān)鍵的突破在于其能動(dòng)性：團(tuán)隊(duì)利用開放式磁控策略，成功實(shí)現(xiàn)了纖維在生物組織內(nèi)的可控推進(jìn)與轉(zhuǎn)向。在動(dòng)物實(shí)驗(yàn)中，NeuroWorm被植入大鼠肌肉中，展現(xiàn)了卓越的長期性能。它能夠連續(xù)穩(wěn)定記錄超過43周的生理信號(hào)，并且在植入54周（約13個(gè)月）后，周圍組織幾乎沒有產(chǎn)生纖維化包裹等排異反應(yīng)。這根智能纖維不僅能像“游走監(jiān)測者”一樣在大腦或肌肉中移動(dòng)，到達(dá)不同目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行大面積、跨區(qū)域的精準(zhǔn)監(jiān)測，還為未來通過電刺激進(jìn)行神經(jīng)調(diào)控提供了可能，標(biāo)志著神經(jīng)電子學(xué)從靜態(tài)植入向動(dòng)態(tài)智能交互的范式轉(zhuǎn)變。研究發(fā)表在 Nature 上。

閱讀更多：

Xie, Ruijie, et al. “A Movable Long-Term Implantable Soft Microfibre for Dynamic Bioelectronics.” Nature, vol. 645, no. 8081, Sept. 2025, pp. 648–55. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-025-09344-w

Science：催產(chǎn)素幫助幼崽克服孤獨(dú)

童年時(shí)期與父母的依戀關(guān)系如何在大腦中留下印記？來自以色列魏茨曼科學(xué)研究所的 Ofer Yizhar, Daniel D. Zelmanoff 及其同事，揭示了“愛情激素”催產(chǎn)素在幼崽應(yīng)對(duì)分離、塑造早期社交行為中的關(guān)鍵作用，并發(fā)現(xiàn)了其影響存在性別差異。

?顯微鏡下兩周大小鼠幼崽大腦的發(fā)育圖。催產(chǎn)素系統(tǒng)顯示為綠色，感光蛋白顯示為紅色，同時(shí)攜帶這兩種蛋白的細(xì)胞顯示為黃色。Credit: Weizmann Institute of Science

研究團(tuán)隊(duì)開創(chuàng)了一種新的非侵入性光遺傳學(xué)方法，通過向小鼠幼崽大腦中特定的催產(chǎn)素神經(jīng)元里導(dǎo)入一種對(duì)紅光敏感的蛋白，實(shí)現(xiàn)了在不束縛幼崽的情況下，用光線遠(yuǎn)程“關(guān)閉”這些神經(jīng)元。實(shí)驗(yàn)中，他們觀察了幼崽與母親短暫分離及重聚時(shí)的行為。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，當(dāng)與母親分離時(shí)，幼崽大腦中的催產(chǎn)素系統(tǒng)會(huì)變得活躍，這幫助它們逐漸適應(yīng)孤獨(dú)、減少痛苦的哭叫（超聲波叫聲）。相反，當(dāng)催產(chǎn)素系統(tǒng)被光遺傳學(xué)技術(shù)抑制后，幼崽無法適應(yīng)，會(huì)持續(xù)發(fā)出求救信號(hào)。

更有趣的是，分離期間的催產(chǎn)素活動(dòng)決定了幼崽與母親重聚時(shí)的行為模式。它們會(huì)發(fā)出更頻繁、更高亢的叫聲，強(qiáng)烈地尋求與母親的親近。利用人工智能分析發(fā)現(xiàn)，這些叫聲模式復(fù)雜，能區(qū)分“尋求親近”和“獲得安撫”等不同狀態(tài)。此項(xiàng)研究最令人意外的發(fā)現(xiàn)之一是，催產(chǎn)素的作用存在性別差異：抑制催產(chǎn)素系統(tǒng)主要影響了雌性幼崽的重聚行為，而雄性幼崽則不受影響。這為理解男女在社交和情感世界的早期分化提供了新的生物學(xué)線索。研究發(fā)表在 Science 上。

閱讀更多：

Zelmanoff, Daniel D., et al. “Oxytocin Signaling Regulates Maternally Directed Behavior during Early Life.” Science, vol. 389, no. 6765, Sept. 2025, p. eado5609. science.org (Atypon), https://doi.org/10.1126/science.ado5609

連接大腦結(jié)構(gòu)與精神疾病風(fēng)險(xiǎn)的共享基因位點(diǎn)

精神疾病的遺傳根源如何體現(xiàn)在大腦結(jié)構(gòu)中？來自賓夕法尼亞大學(xué)和費(fèi)城兒童醫(yī)院的 Zhiqiang Sha, Aaron F. Alexander-Bloch 及其團(tuán)隊(duì)，通過大規(guī)模數(shù)據(jù)分析，成功定位了數(shù)十個(gè)同時(shí)影響大腦皮層結(jié)構(gòu)與多種精神疾?。ㄈ缫钟舭Y、精神分裂癥）風(fēng)險(xiǎn)的共享基因位點(diǎn)。

?精神疾病與腦區(qū)域結(jié)構(gòu)的遺傳重疊及其與解剖層次的關(guān)系。Credit: Nature Mental Health (2025).

研究團(tuán)隊(duì)整合分析了包括英國生物庫（UK BioBank）在內(nèi)的多個(gè)大型基因組學(xué)項(xiàng)目的數(shù)據(jù)，涵蓋了數(shù)千名個(gè)體的基因信息和腦部影像掃描。他們采用了一種名為多效性（pleiotropy，指單個(gè)基因影響多個(gè)表型性狀的現(xiàn)象）信息結(jié)合錯(cuò)誤發(fā)現(xiàn)率的統(tǒng)計(jì)方法，系統(tǒng)地尋找同時(shí)與大腦結(jié)構(gòu)及八種主要精神疾病風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的共享基因位點(diǎn)。分析結(jié)果共識(shí)別出84個(gè)獨(dú)立的共享基因位點(diǎn)，其中55個(gè)與大腦皮層表面積相關(guān)，29個(gè)與皮層厚度相關(guān)。

一個(gè)關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)是，這些風(fēng)險(xiǎn)基因的作用是雙向的：某些風(fēng)險(xiǎn)等位基因與特定腦區(qū)體積增大相關(guān)，而另一些則與體積減小相關(guān)。這種復(fù)雜的雙向效應(yīng)解釋了為何在沒有整體遺傳相關(guān)性的情況下，大腦結(jié)構(gòu)與精神疾病之間仍存在廣泛的區(qū)域性遺傳重疊。此外，研究還揭示了一種層級(jí)遺傳結(jié)構(gòu)，關(guān)聯(lián)皮層和感覺運(yùn)動(dòng)皮層在共享遺傳影響上表現(xiàn)出兩極分化。這些發(fā)現(xiàn)為理解精神疾病的生物學(xué)基礎(chǔ)提供了新的視角。研究發(fā)表在 Nature Mental Health 上。

閱讀更多：

Sha, Zhiqiang, et al. “The Overlapping Genetic Architecture of Psychiatric Disorders and Cortical Brain Structure.” Nature Mental Health, vol. 3, no. 9, Sept. 2025, pp. 1020–36. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s44220-025-00475-7

在自然中鍛煉效果優(yōu)于城市或健身房

在何處鍛煉效果最佳？面對(duì)日益普遍的城市化和久坐生活方式，來自哥本哈根大學(xué)和維羅納大學(xué)的 Stefano De Dominicis, Luca Laezza 等研究人員通過一項(xiàng)隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，在自然環(huán)境中鍛煉對(duì)身心健康的益處遠(yuǎn)超城市街道或室內(nèi)健身房。

?參與者進(jìn)行體育活動(dòng)的三個(gè)環(huán)境圖片。注：左側(cè)為自然環(huán)境（G：意大利羅韋雷托森林公園）；中間為城市環(huán)境（U：穿過意大利羅韋雷托市中心的城市道路）；右側(cè)為室內(nèi)建筑環(huán)境（I：CeRiSM 實(shí)驗(yàn)室）。Credit: Psychology of Sport and Exercise (2025).

該研究采用嚴(yán)謹(jǐn)?shù)碾S機(jī)交叉設(shè)計(jì)，讓25名年輕男性在三種不同環(huán)境中（森林公園、城市中心、室內(nèi)實(shí)驗(yàn)室）分別完成一小時(shí)的快走。研究團(tuán)隊(duì)在運(yùn)動(dòng)前后系統(tǒng)地評(píng)估了參與者的心理和生理變化。心理層面通過問卷測量情緒、愉悅感和恢復(fù)感；生理層面則檢測了唾液中的皮質(zhì)醇水平，并記錄了心率和心率變異性（heart rate variability or HRV，衡量自主神經(jīng)系統(tǒng)功能和身體恢復(fù)能力的指標(biāo)）。

結(jié)果清晰地表明，自然環(huán)境具有壓倒性優(yōu)勢。在森林公園散步后，參與者的皮質(zhì)醇水平顯著下降，心率恢復(fù)更快，且心率變異性比在室內(nèi)鍛煉后高出20-30%，這意味著他們的身體進(jìn)入了更深度的放松和恢復(fù)狀態(tài)。在主觀感受上，參與者報(bào)告在自然中鍛煉時(shí)體驗(yàn)到更多的愉悅和滿足感，焦慮、煩躁等負(fù)面情緒也最少。同時(shí)，他們認(rèn)為在自然中鍛煉的主觀勞累程度更低，并且表達(dá)了更強(qiáng)烈的意愿去重復(fù)這項(xiàng)活動(dòng)。這項(xiàng)研究首次將主觀體驗(yàn)與客觀生理數(shù)據(jù)有力地結(jié)合起來，證實(shí)了“綠色運(yùn)動(dòng)”的卓越效果。研究發(fā)表在 Psychology of Sport and Exercise 上。

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“Evaluating the Benefits of Green Exercise: A Randomized Controlled Trial in Natural and Built Environments Assessed for Their Restorative Properties.” Psychology of Sport and Exercise, vol. 80, Sept. 2025, p. 102883. www.sciencedirect.com, https://doi.org/10.1016/j.psychsport.2025.102883

毫秒級(jí)固定時(shí)間窗口或是人類聽覺處理的關(guān)鍵

大腦的聽覺系統(tǒng)是像節(jié)拍器一樣按固定節(jié)奏處理聲音，還是會(huì)根據(jù)語速靈活調(diào)整？羅徹斯特大學(xué)的 Sam Norman-Haignere 與哥倫比亞大學(xué)的 Nima Mesgarani, Menoua Keshishian 及合作者們進(jìn)行了一項(xiàng)研究。他們發(fā)現(xiàn)，人類聽覺皮層采用固定的、以毫秒為單位的時(shí)間窗口來整合聲音，這一機(jī)制獨(dú)立于我們聽到的語音是快是慢。

該研究借助了癲癇患者顱內(nèi)植入電極進(jìn)行的高精度神經(jīng)記錄。研究人員讓參與者聆聽正常語速、被技術(shù)性放慢（時(shí)間拉伸）和加快（時(shí)間壓縮）的語音片段。通過一種先進(jìn)的計(jì)算方法，他們精確測量了大腦聽覺皮層神經(jīng)元的整合窗口（integration windows，即大腦處理和打包聲音信息的基本時(shí)間單位）。

研究的核心發(fā)現(xiàn)是，無論語速如何變化，這個(gè)整合窗口都驚人地保持穩(wěn)定。即使語音時(shí)長被大幅拉伸，神經(jīng)整合窗口的延長也僅有約5%，這表明大腦的聽覺處理并非與音節(jié)或單詞等語音結(jié)構(gòu)同步，而是被“鎖定”在一個(gè)固定的絕對(duì)時(shí)間尺度上。這種與時(shí)間相關(guān)的計(jì)算機(jī)制，而非與結(jié)構(gòu)相關(guān)的機(jī)制，貫穿了從初級(jí)到高級(jí)的整個(gè)聽覺皮層。這一發(fā)現(xiàn)意味著，聽覺系統(tǒng)首先提供了一個(gè)節(jié)奏恒定的信息流，然后由大腦更高層次的語言區(qū)域負(fù)責(zé)解讀其語言學(xué)意義。研究發(fā)表在 Nature Neuroscience 上。

閱讀更多：

Norman-Haignere, Sam V., et al. “Temporal Integration in Human Auditory Cortex Is Predominantly Yoked to Absolute Time.” Nature Neuroscience, Sept. 2025, pp. 1–10. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41593-025-02060-8

足球運(yùn)動(dòng)中頻繁頭球損傷大腦白質(zhì)并影響記憶

足球運(yùn)動(dòng)中常見的頭球動(dòng)作是否會(huì)對(duì)大腦造成看不見的損傷？來自美國哥倫比亞大學(xué)的 Michael L. Lipton, Bluyé DeMessie 等研究人員進(jìn)行了一項(xiàng)研究，發(fā)現(xiàn)業(yè)余足球運(yùn)動(dòng)員中更頻繁的頭球與大腦皮層褶皺深處的白質(zhì)微觀結(jié)構(gòu)紊亂顯著相關(guān)，且這種變化與認(rèn)知能力下降存在關(guān)聯(lián)。

該研究對(duì)352名業(yè)余足球運(yùn)動(dòng)員和77名非碰撞性運(yùn)動(dòng)的運(yùn)動(dòng)員進(jìn)行了比較。研究團(tuán)隊(duì)通過問卷估算了足球運(yùn)動(dòng)員在過去一年中的頭球次數(shù)，并利用擴(kuò)散磁共振成像（diffusion MRI，一種通過追蹤水分子運(yùn)動(dòng)來探測大腦組織微觀結(jié)構(gòu)完整性的技術(shù)）對(duì)他們的大腦進(jìn)行了掃描。分析重點(diǎn)聚焦于大腦溝深處的皮質(zhì)旁白質(zhì)（juxtacortical white matter，緊鄰大腦皮層灰質(zhì)的一層白質(zhì)），這是一個(gè)被認(rèn)為對(duì)創(chuàng)傷尤為敏感的區(qū)域。結(jié)果顯示，頭球次數(shù)越多的運(yùn)動(dòng)員，其大腦溝深處白質(zhì)的微觀結(jié)構(gòu)紊亂程度越嚴(yán)重，這表現(xiàn)為各向異性分?jǐn)?shù)的降低。值得注意的是，這種變化在位于眼窩上方的眶額腦區(qū)（orbitofrontal region，與決策及記憶功能密切相關(guān)）尤為明顯，并且與參與者在思維和記憶測試中較差的表現(xiàn)直接相關(guān)。該研究首次在活體中證實(shí)，大腦溝深處的白質(zhì)可能是檢測運(yùn)動(dòng)相關(guān)頭部創(chuàng)傷的重要區(qū)域。研究發(fā)表在 Neurology 上。

閱讀更多：

DeMessie, Bluyé, et al. “Soccer Heading Exposure–Dependent Microstructural Injury at Depths of Sulci in Adult Amateur Players.” Neurology, vol. 105, no. 7, Oct. 2025, p. e214034. neurology.org (Atypon), https://doi.org/10.1212/WNL.0000000000214034

基因測試可預(yù)測減肥藥的反應(yīng)

為何同一種減肥藥效果因人而異？為了解決這一難題，美國梅奧診所（Mayo Clinic）的 Andres Acosta, Lizeth Cifuentes 及其團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一種基因測試，通過評(píng)估個(gè)體的“飽腹感”生物學(xué)特征，成功預(yù)測了患者對(duì)不同減肥藥物的反應(yīng)，為肥胖癥的個(gè)性化治療開辟了新途徑。

?圖形摘要。Credit: Cell Metabolism (2025).

研究的核心在于一個(gè)名為飽腹感卡路里（calories to satiation, CTS）的指標(biāo)，它衡量一個(gè)人需要攝入多少食物才能感到完全飽足。研究人員首先對(duì)近800名肥胖者進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)其CTS值差異巨大。隨后，團(tuán)隊(duì)運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，分析了10個(gè)與食欲相關(guān)的基因，并整合成一個(gè)名為卡路里到飽腹感遺傳風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分（Calories to Satiation Genetic Risk Score, CTS-GRS）的綜合指標(biāo)。該評(píng)分能夠有效區(qū)分不同肥胖亞型。當(dāng)研究人員將此評(píng)分應(yīng)用于兩種主流減肥藥的臨床數(shù)據(jù)時(shí)，發(fā)現(xiàn)了清晰的規(guī)律：CTS-GRS得分高、需要大量進(jìn)食才能飽腹的“饑餓大腦”型患者，在使用能控制份量的藥物芬特明-托吡酯（phentermine-topiramate）后減重效果更佳；而CTS-GRS得分低、飽腹閾值低的“饑餓腸道”型患者，則對(duì)能降低整體饑餓感和進(jìn)食頻率的GLP-1藥物利拉魯肽（liraglutide）反應(yīng)更好。這意味著，通過一次簡單的基因測試，醫(yī)生就能為患者匹配最合適的藥物，避免了反復(fù)試錯(cuò)的過程，從而實(shí)現(xiàn)更高效、經(jīng)濟(jì)的治療。研究發(fā)表在 Cell Metabolism 上。

閱讀更多：

Cifuentes, Lizeth, et al. “Genetic and Physiological Insights into Satiation Variability Predict Responses to Obesity Treatment.” Cell Metabolism, vol. 37, no. 8, Aug. 2025, pp. 1655-1666.e5. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.cmet.2025.05.008

音樂訓(xùn)練可重塑大腦：增強(qiáng)專注力，屏蔽環(huán)境噪音

為何音樂家在嘈雜環(huán)境中仍能保持專注？為了探究音樂訓(xùn)練如何塑造大腦的注意力機(jī)制，瑞典卡羅琳斯卡醫(yī)學(xué)院（Karolinska Institutet）與麻省理工學(xué)院的 Cassia Low Manting, Daniel Lundqvist 等研究人員合作，發(fā)現(xiàn)音樂訓(xùn)練能夠顯著增強(qiáng)大腦有意識(shí)的注意力控制并抑制聲音干擾。

?實(shí)驗(yàn)任務(wù)和行為結(jié)果。Credit: Science Advances (2025).

該研究通過腦磁圖（MEG）技術(shù)記錄參與者在聆聽兩個(gè)同時(shí)播放的不同旋律時(shí)的大腦活動(dòng)。研究的核心創(chuàng)新在于結(jié)合了頻率標(biāo)記（frequency tagging，一種通過為不同聲音信號(hào)附加獨(dú)特頻率標(biāo)簽，從而精確追蹤大腦對(duì)每個(gè)聲音獨(dú)立響應(yīng)的技術(shù)）和機(jī)器學(xué)習(xí)算法。這種方法使團(tuán)隊(duì)能夠以前所未有的精度，區(qū)分大腦對(duì)目標(biāo)旋律和干擾旋律的神經(jīng)反應(yīng)。研究結(jié)果清晰地揭示了音樂素養(yǎng)對(duì)兩種注意力機(jī)制的影響：自上而下的注意力（top-down attention，指有意識(shí)地將焦點(diǎn)集中在特定目標(biāo)上）和自下而上的注意力（bottom-up attention，指由外部突發(fā)或顯著刺激自動(dòng)引發(fā)的注意力）。數(shù)據(jù)顯示，音樂能力強(qiáng)的人，其大腦在執(zhí)行任務(wù)時(shí)，與自上而下注意力相關(guān)的信號(hào)更強(qiáng)，而與自下而上注意力（即分心）相關(guān)的信號(hào)則更弱。具體來說，左頂葉皮層的活動(dòng)與增強(qiáng)的自上而下注意力正相關(guān)，而前額葉區(qū)域的持續(xù)活動(dòng)則反映了更強(qiáng)的專注力。這表明，音樂訓(xùn)練可能通過優(yōu)化大腦的額頂葉網(wǎng)絡(luò)，提升了在復(fù)雜聽覺環(huán)境中進(jìn)行信息篩選和專注的能力，這為利用音樂進(jìn)行認(rèn)知康復(fù)訓(xùn)練提供了新的神經(jīng)科學(xué)依據(jù)。研究發(fā)表在 Science Advances 上。

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Manting, Cassia Low, et al. “How Musicality Enhances Top-down and Bottom-up Selective Attention: Insights from Precise Separation of Simultaneous Neural Responses.” Science Advances, vol. 11, no. 38, Sept. 2025, p. eadz0510. science.org (Atypon), https://doi.org/10.1126/sciadv.adz0510

AI 行業(yè)動(dòng)態(tài)

Meta發(fā)布AI智能眼鏡新矩陣：神經(jīng)腕帶操控，售價(jià)799美元

在近期的Connect開發(fā)者大會(huì)上，Meta公司首席執(zhí)行官M(fèi)ark Zuckerberg正式揭曉了其最新的人工智能智能眼鏡產(chǎn)品線，旨在重新定義人機(jī)交互的未來。其中最引人注目的是旗艦型號(hào)Meta Ray-Ban Display，它不僅內(nèi)置了一個(gè)微型顯示屏，更引入了一項(xiàng)革命性的控制方式——通過一個(gè)神經(jīng)腕帶，用戶僅需做出幾乎無法察覺的手部動(dòng)作即可操控眼鏡。Zuckerberg強(qiáng)調(diào)，眼鏡是讓AI能夠同步感知使用者所見所聞的理想形態(tài)，是超越鍵盤和觸摸屏的下一代計(jì)算平臺(tái)。

除了售價(jià)799美元的旗艦新品，Meta還對(duì)現(xiàn)有產(chǎn)品線進(jìn)行了全面升級(jí)與擴(kuò)展。原有的無顯示屏版Ray-Ban智能眼鏡迎來了電池續(xù)航的翻倍提升，并增加了“對(duì)話聚焦”等軟件功能，價(jià)格也相應(yīng)調(diào)整。同時(shí)，Meta還與Oakley合作，推出了專為運(yùn)動(dòng)員設(shè)計(jì)的Oakley Meta Vanguard，該款眼鏡能與Garmin設(shè)備聯(lián)動(dòng)，實(shí)時(shí)提供心率等運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)反饋，并在關(guān)鍵時(shí)刻自動(dòng)錄制視頻。Forrester的研究總監(jiān)Mike Proulx評(píng)論稱，這一系列發(fā)布讓人想起Apple Watch的首次亮相，但眼鏡作為一種日常佩戴的形態(tài)，其實(shí)用性潛力更大，關(guān)鍵在于Meta能否說服廣大消費(fèi)者其價(jià)值遠(yuǎn)超成本。

這一系列硬件發(fā)布的背后，是Meta對(duì)通用人工智能 的宏大布局。Zuckerberg認(rèn)為，AI眼鏡將是整合他所稱的“個(gè)人超級(jí)智能”的主要方式，讓強(qiáng)大的AI能力無縫融入人們的日常生活。盡管公司去年曾展示過技術(shù)更先進(jìn)的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí) 眼鏡原型Orion，但距離其商業(yè)化仍有數(shù)年之遙。

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https://www.meta.com/nl/en/ai-glasses/meta-ray-ban-display/

馬斯克“巨硬計(jì)劃”提速：6個(gè)月建成超級(jí)算力

埃隆·馬斯克備受矚目的“巨硬計(jì)劃”（MACROHARD）近日披露了其核心基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的驚人進(jìn)展。其旗下人工智能公司xAI在短短六個(gè)月內(nèi)，從零開始建成了名為Colossus II的算力集群 ，并已具備200兆瓦的供電與散熱能力，足以支持約11萬臺(tái)英偉達(dá)GB200 GPU。這一建設(shè)速度，完成了像OpenAI與甲骨文等公司通常需要15個(gè)月才能完成的工作量，再次展現(xiàn)了驚人的執(zhí)行效率。Colossus II的最終目標(biāo)是部署超過55萬個(gè)GPU，成為驅(qū)動(dòng)“巨硬計(jì)劃”宏偉藍(lán)圖的強(qiáng)大引擎。

這一龐大算力部署的背后，是“巨硬計(jì)劃”顛覆傳統(tǒng)軟件開發(fā)模式的宏大愿景。該計(jì)劃旨在利用xAI的大語言模型Grok，構(gòu)建一個(gè)復(fù)雜的多智能體系統(tǒng)。據(jù)Musk透露，該系統(tǒng)將部署數(shù)百個(gè)各司其職的AI智能體，分別負(fù)責(zé)編碼、設(shè)計(jì)、測試甚至模擬用戶交互等任務(wù)，從而模擬并最終自動(dòng)化從需求分析到產(chǎn)品交付的整個(gè)軟件開發(fā)生命周期。要實(shí)現(xiàn)數(shù)百個(gè)復(fù)雜AI代理同時(shí)高效協(xié)同工作，背后離不開Colossus II這樣史無前例的算力支持。

為支撐Colossus II未來高達(dá)1.1吉瓦的峰值功耗，xAI采取了創(chuàng)新的跨區(qū)域能源策略，包括在鄰州收購發(fā)電廠并依賴租賃的燃?xì)廨啓C(jī)。為確保當(dāng)?shù)仉娋W(wǎng)穩(wěn)定，項(xiàng)目還配備了168個(gè)特斯拉的Megapack儲(chǔ)能系統(tǒng)。正如Musk親自督戰(zhàn)的緊湊日程所示，“巨硬計(jì)劃”已成為其商業(yè)版圖的關(guān)鍵一環(huán)。該項(xiàng)目研發(fā)的AI軟件未來不僅能優(yōu)化特斯拉的自動(dòng)駕駛算法和機(jī)器人功能，反之，特斯拉積累的海量真實(shí)世界數(shù)據(jù)也將成為訓(xùn)練這些AI智能體的寶貴資源，形成強(qiáng)大的技術(shù)協(xié)同效應(yīng)。

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https://x.com/elonmusk/status/1967800687431127265

AI制霸頂級(jí)編程賽場：GPT-5組合系統(tǒng)在ICPC總決賽全題破解

在近日備受矚目的2025年國際大學(xué)程序設(shè)計(jì)競賽 （International Collegiate Programming Contest, ICPC: 一項(xiàng)面向大學(xué)生的全球性頂級(jí)編程競賽）世界總決賽中，人工智能系統(tǒng)展現(xiàn)了壓倒性的編程與推理能力。OpenAI派出的GPT-5與一個(gè)實(shí)驗(yàn)性推理模型組成的系統(tǒng)，在五小時(shí)的賽程內(nèi)完美解決了全部12道題目，若計(jì)入排名將毫無懸念地奪得冠軍。緊隨其后的是谷歌的Gemini 2.5 Deep Think模型，它成功解出10道題，成績達(dá)到了金牌水平，位列第二。此次AI的驚人表現(xiàn)發(fā)生在一個(gè)與人類選手并行、采用相同賽題和評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)的官方“AI實(shí)驗(yàn)賽道”上，尤其是解決了一道所有人類頂尖隊(duì)伍都未能攻克的難題。

OpenAI的系統(tǒng)表現(xiàn)尤為突出，其中GPT-5獨(dú)立完成了11道題目，且絕大多數(shù)都是一次提交即獲通過。最具挑戰(zhàn)性的難題則由其搭檔的實(shí)驗(yàn)性推理模型接力完成，展示了模型間協(xié)作解決問題的潛力。OpenAI團(tuán)隊(duì)中不乏前ICPC競賽選手，如新任首席科學(xué)家Jakub Pachocki，這為他們理解競賽的復(fù)雜性提供了獨(dú)特視角。另一邊，谷歌的Gemini模型同樣表現(xiàn)強(qiáng)勁，它運(yùn)用了包括新型強(qiáng)化學(xué)習(xí) 在內(nèi)的一系列先進(jìn)技術(shù)。在解決人類未能攻克的“問題C”時(shí)，Gemini通過設(shè)定“優(yōu)先級(jí)”、運(yùn)用動(dòng)態(tài)規(guī)劃和嵌套三元搜索等復(fù)雜算法，成功找到了最優(yōu)解決方案，展示了其深度的多步推理和并行思維能力。

這次競賽標(biāo)志著AI在頂級(jí)智力競賽領(lǐng)域取得了又一里程碑式的勝利。然而，比賽的結(jié)束似乎也預(yù)示著一個(gè)新時(shí)代的開始。OpenAI研究副總裁Jerry Tworek表示，在ICPC之后，團(tuán)隊(duì)可能不會(huì)再參加其他競賽，而是將目光投向更令人興奮的前沿領(lǐng)域，即如何將AI的科學(xué)與工程技能應(yīng)用于解決現(xiàn)實(shí)世界的問題。這一表態(tài)暗示，繼在編程、數(shù)學(xué)等競賽中證明自身實(shí)力后，以GPT-5為代表的先進(jìn)AI系統(tǒng)正準(zhǔn)備從理論賽場走向更廣闊的實(shí)際應(yīng)用，直接賦能科學(xué)研究和工程挑戰(zhàn)。

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https://deepmind.google/discover/blog/gemini-achieves-gold-level-performance-at-the-international-collegiate-programming-contest-world-finals/

通義DeepResearch全面開源：讓AI從聊天助手躍遷為研究專家

阿里巴巴通義團(tuán)隊(duì)近日重磅發(fā)布并完全開源了其最新的AI系統(tǒng)——通義DeepResearch。該系統(tǒng)在多項(xiàng)權(quán)威研究型AI測評(píng)中取得了業(yè)界領(lǐng)先水平，其30B-A3B的輕量級(jí)模型在綜合能力上成功對(duì)標(biāo)甚至超越了部分海外閉源的旗艦?zāi)Ｐ?。與后者昂貴且受限的調(diào)用方式不同，通義團(tuán)隊(duì)此次將模型、框架乃至一整套構(gòu)建方法論全部向社區(qū)開放。

通義DeepResearch的卓越性能，根植于一套端到端訓(xùn)練范式和獨(dú)特的數(shù)據(jù)策略。研究人員摒棄了對(duì)昂貴人工標(biāo)注的依賴，開發(fā)出一套全自動(dòng)的合成數(shù)據(jù)生成方案，能夠系統(tǒng)性地創(chuàng)造出超越人類標(biāo)注質(zhì)量的高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)。其訓(xùn)練流程涵蓋了增量預(yù)訓(xùn)練、有監(jiān)督微調(diào)以及強(qiáng)化學(xué)習(xí) 三個(gè)關(guān)鍵階段。尤其在強(qiáng)化學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)，團(tuán)隊(duì)不僅優(yōu)化了算法，更強(qiáng)調(diào)了高質(zhì)量數(shù)據(jù)和穩(wěn)定仿真環(huán)境的核心作用，形成了一套完整的閉環(huán)進(jìn)化系統(tǒng)。

在實(shí)際應(yīng)用中，通義DeepResearch設(shè)計(jì)了兩種推理模式以應(yīng)對(duì)不同復(fù)雜度的任務(wù)。標(biāo)準(zhǔn)的ReAct模式能夠簡潔高效地處理常規(guī)研究請求，而專為極端復(fù)雜任務(wù)設(shè)計(jì)的“深度模式”則通過將宏大任務(wù)分解為多個(gè)獨(dú)立的“研究輪次”，有效避免了信息過載和“認(rèn)知”混亂，讓AI在執(zhí)行長期、多步的深度研究時(shí)能保持清晰的邏輯和高質(zhì)量的推理能力。目前，該技術(shù)已成功賦能阿里巴巴內(nèi)部的高德地圖和法律服務(wù)應(yīng)用“通義法睿”，在復(fù)雜的路線規(guī)劃和專業(yè)的法律案例分析中展現(xiàn)了其強(qiáng)大的落地價(jià)值。

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https://tongyi-agent.github.io/blog/introducing-tongyi-deep-research/

AI 驅(qū)動(dòng)科學(xué)

Nature封面：DeepSeek-R1如何通過“自我進(jìn)化”學(xué)會(huì)高級(jí)推理

來自DeepSeek AI的梁文鋒等近200名研究人員，開發(fā)了一種純強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架，成功訓(xùn)練出DeepSeek-R1模型，證明了AI可以在沒有人類思維范例的情況下，自發(fā)涌現(xiàn)出高級(jí)推理策略。

研究團(tuán)隊(duì)繞過了傳統(tǒng)的監(jiān)督微調(diào)（SFT）步驟，直接在基礎(chǔ)模型上應(yīng)用了一種名為組相對(duì)策略優(yōu)化（Group Relative Policy Optimization, GRPO，一種高效的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法）的技術(shù)。其核心在于一個(gè)極簡的獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制：模型僅因最終答案的正確與否而獲得獎(jiǎng)勵(lì)，推理過程則被賦予了完全的探索自由。通過這種方式訓(xùn)練出的模型DeepSeek-R1-Zero，在解決數(shù)學(xué)和編程等難題時(shí)，自發(fā)地演化出了復(fù)雜的推理行為，例如自我反思（self-reflection，即模型會(huì)主動(dòng)檢查和修正自身的解題步驟）和驗(yàn)證。

數(shù)據(jù)顯示，該模型在美國邀請數(shù)學(xué)考試（AIME）上的準(zhǔn)確率從最初的15.6%飆升至77.9%。為解決初始模型可讀性不佳等問題，團(tuán)隊(duì)通過一個(gè)包含拒絕采樣和多輪微調(diào)的多階段流程，最終打造出DeepSeek-R1。該模型不僅繼承了強(qiáng)大的推理能力，還在通用對(duì)話和遵循人類偏好方面表現(xiàn)更優(yōu)，為開發(fā)更自主、更強(qiáng)大的AI系統(tǒng)開辟了新路徑。研究發(fā)表在 Nature 上。

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Guo, Daya, et al. “DeepSeek-R1 Incentivizes Reasoning in LLMs through Reinforcement Learning.” Nature, vol. 645, no. 8081, Sept. 2025, pp. 633–38. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-025-09422-z

Nature：植入式神經(jīng)刺激系統(tǒng)可恢復(fù)脊髓損傷后的血壓平衡

脊髓損傷（SCI）患者常因大腦與身體通訊中斷，遭受危險(xiǎn)的血壓波動(dòng)。來自卡爾加里大學(xué)的 Aaron Phillips、洛桑聯(lián)邦理工學(xué)院的 Grégoire Courtine 及洛桑大學(xué)的 Jocelyne Bloch 領(lǐng)導(dǎo)的國際團(tuán)隊(duì)，開發(fā)并驗(yàn)證了一種植入式神經(jīng)刺激系統(tǒng)，通過精準(zhǔn)的硬膜外電刺激，成功為患者重建了血壓控制能力。

該研究的核心是一種可植入的神經(jīng)刺激系統(tǒng)，它由一個(gè)放置在脊髓特定區(qū)域的電極陣列和一個(gè)類似心臟起搏器的脈沖發(fā)生器構(gòu)成。該系統(tǒng)能夠向脊髓施加精準(zhǔn)調(diào)控的硬膜外電刺激（epidural electrical stimulation，一種在脊髓外部施加微弱電脈沖以調(diào)節(jié)神經(jīng)活動(dòng)的技術(shù)），從而恢復(fù)對(duì)血壓的控制。在一項(xiàng)涉及14名脊髓損傷患者的國際臨床試驗(yàn)中，研究人員發(fā)現(xiàn)，該系統(tǒng)一旦被激活，通常在幾分鐘內(nèi)就能將患者的血壓穩(wěn)定在正常功能范圍。更重要的是，長期使用該療法不僅能有效緩解讓患者疲憊不堪的慢性低血壓，還能預(yù)防一種名為自主神經(jīng)反射異常（autonomic dysreflexia，指脊髓損傷患者因輕微感覺刺激而引發(fā)的突發(fā)性、危及生命的血壓飆升）的發(fā)生。機(jī)制研究進(jìn)一步揭示，該療法通過激活一組與導(dǎo)致血壓失控的神經(jīng)回路相“競爭”的神經(jīng)通路，從而實(shí)現(xiàn)安全、精確的血壓調(diào)節(jié)。參與試驗(yàn)的患者報(bào)告稱，治療后他們的精力更充沛，思維更清晰，生活質(zhì)量得到顯著改善。相關(guān)研究發(fā)表在 Nature 上。

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Soriano, Jan Elaine, et al. “A Neuronal Architecture Underlying Autonomic Dysreflexia.” Nature, Sept. 2025, pp. 1–11. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-025-09487-w

AI研究工具常不可靠、過于自信且觀點(diǎn)片面

人工智能工具在信息檢索方面日益普及，但其可靠性備受質(zhì)疑。為系統(tǒng)評(píng)估這些工具的性能，來自 Salesforce AI Research 的 Pranav Narayanan Venkit 和微軟研究院的 Philippe Laban 及其同事，開發(fā)了一個(gè)名為 DeepTRACE 的審計(jì)框架，揭示了主流AI研究工具在引用準(zhǔn)確性、事實(shí)支持和觀點(diǎn)平衡性方面存在的嚴(yán)重缺陷。

?深度研究代理響應(yīng)處理至 DeepTrace 框架八個(gè)指標(biāo)的示意圖。Credit: arXiv (2025).

研究團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了 DeepTRACE 框架，通過超過300個(gè)精心設(shè)計(jì)的“辯論類”和“專業(yè)知識(shí)類”問題，對(duì)包括 Perplexity、You.com、微軟 Bing Chat 及 GPT-4.5 在內(nèi)的多個(gè)主流AI系統(tǒng)進(jìn)行了嚴(yán)格測試。該框架從引用準(zhǔn)確性、過度自信和觀點(diǎn)片面性等八個(gè)維度進(jìn)行自動(dòng)化評(píng)估，并由人工審核確保結(jié)果的準(zhǔn)確性。測試結(jié)果顯示，這些AI工具的可靠性遠(yuǎn)未達(dá)到預(yù)期。研究發(fā)現(xiàn)，約有三分之一的由AI生成的陳述無法得到其所列來源的支持，在GPT-4.5中這一比例甚至高達(dá)47%。更令人擔(dān)憂的是，系統(tǒng)的引用準(zhǔn)確率僅在40%到80%之間，意味著用戶很難驗(yàn)證信息的真實(shí)性。在處理爭議性話題時(shí)，AI往往表現(xiàn)得極其自信，卻只提供片面的論證，這極易導(dǎo)致用戶陷入信息繭房，產(chǎn)生回音室效應(yīng)。即便是所謂的深度研究代理，雖然過度自信的情況有所緩解，但觀點(diǎn)片面和陳述無來源支持的問題依然嚴(yán)重。

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Venkit, Pranav Narayanan, et al. “DeepTRACE: Auditing Deep Research AI Systems for Tracking Reliability Across Citations and Evidence.” arXiv:2509.04499, arXiv, 2 Sept. 2025. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2509.04499

新型生物相容性可拉伸晶體管問世

如何讓植入式電子設(shè)備像人體組織一樣柔軟且安全？來自韓國慶熙大學(xué)（Kyung Hee University）、成均館大學(xué)（Sungkyunkwan University）的 Jin Young Oh, Kyu Ho Jung 及其同事，成功研發(fā)出一款兼具高拉伸性和生物相容性的有機(jī)晶體管，為開發(fā)新一代安全、長效的植入式醫(yī)療設(shè)備開辟了新路徑。

?用于植入式柔性生物電子設(shè)備的可拉伸半導(dǎo)體和邏輯電路。（a）生物相容性可拉伸半導(dǎo)體的示意圖，該半導(dǎo)體由有機(jī)半導(dǎo)體聚合物（DPPT-TT）與醫(yī)用級(jí)彈性體（BIIR）通過共混-硫化工藝結(jié)合而成。（b）使用該半導(dǎo)體制造的邏輯電路（逆變器）的照片，該電路植入實(shí)驗(yàn)室小鼠皮下，并附有植入前后測量的電壓傳輸特性（VTC）曲線。Credit: Jung, K.H. et al.

研究團(tuán)隊(duì)將一種高性能半導(dǎo)體聚合物（DPPT-TT）與醫(yī)用級(jí)橡膠溴化異丁烯-異戊二烯橡膠（BIIR，一種專為生物醫(yī)學(xué)應(yīng)用設(shè)計(jì)的彈性體）相融合。他們通過硫化工藝（vulcanization，一種經(jīng)典的橡膠交聯(lián)技術(shù)），在彈性的橡膠基質(zhì)中形成了相互連接的半導(dǎo)體納米纖維網(wǎng)絡(luò)。這種獨(dú)特的結(jié)構(gòu)賦予了晶體管優(yōu)異的機(jī)械柔韌性和穩(wěn)定的電荷傳輸能力。為確保器件在體液環(huán)境中的長期穩(wěn)定，研究人員還設(shè)計(jì)了由銀和金制成的雙層電極，以抵抗腐蝕。性能測試結(jié)果證實(shí)了該設(shè)計(jì)的成功。這款晶體管能夠承受高達(dá)50%的拉伸而不斷裂，并在經(jīng)歷1萬次拉伸循環(huán)后依然保持正常工作。更重要的是，其生物安全性得到了充分驗(yàn)證：在實(shí)驗(yàn)室中，它不會(huì)對(duì)人體細(xì)胞的生長和活力產(chǎn)生負(fù)面影響；在被植入小鼠皮下30天后，未引發(fā)明顯的炎癥或組織損傷，展現(xiàn)了出色的體內(nèi)相容性。該技術(shù)不僅能用于單個(gè)晶體管，還成功構(gòu)建了邏輯電路，證明其具備擴(kuò)展為復(fù)雜集成系統(tǒng)的潛力。研究發(fā)表在 Nature Electronics 上。

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Jung, Kyu Ho, et al. “A Biocompatible Elastomeric Organic Transistor for Implantable Electronics.” Nature Electronics, Sept. 2025, pp. 1–13. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41928-025-01444-9

Nature：發(fā)絲般粗細(xì)的柔性生物電子纖維可同步監(jiān)測多種生物信號(hào)

如何微創(chuàng)地長期監(jiān)測和調(diào)控大腦、腸道等柔軟器官？為解決現(xiàn)有生物電子探針剛性強(qiáng)、功能單一的難題，斯坦福大學(xué)的 Zhenan Bao、James Dunn、Muhammad Khatib 等研究人員開發(fā)了一種名為“神經(jīng)串”（NeuroString）的超柔性高密度生物電子纖維。

?神經(jīng)串的直徑只有四分之一毫米——大約相當(dāng)于人類頭發(fā)的寬度——但卻能容納數(shù)百到數(shù)千個(gè)獨(dú)立的電子通道，可以用來感知、刺激或監(jiān)測人體的各個(gè)部位。Credit: Bao Lab

研究團(tuán)隊(duì)獨(dú)創(chuàng)了一種“螺旋變換”（spiral transformation）制造工藝。他們首先利用傳統(tǒng)的光刻技術(shù)，在皮膚般柔軟的二維薄膜上精密制造出包含成百上千個(gè)獨(dú)立電子通道的陣列，然后像卷瑞士卷一樣將其緊密卷成一根直徑僅四分之一毫米的纖維。這種巧妙的設(shè)計(jì)使得高密度的傳感器和刺激器可以精確地分布在纖維表面，同時(shí)保持極佳的柔軟度和生物相容性。為了驗(yàn)證其性能，研究人員成功將NeuroString植入豬的腸道，實(shí)現(xiàn)了對(duì)腸道收縮活動(dòng)的多點(diǎn)、實(shí)時(shí)監(jiān)測；同時(shí)，在另一項(xiàng)實(shí)驗(yàn)中，纖維被植入小鼠大腦，成功記錄單個(gè)神經(jīng)元的電活動(dòng)長達(dá)四個(gè)月，顯示了其長期工作的穩(wěn)定性。該平臺(tái)展示了前所未有的通道密度，最高可在一根230微米直徑的纖維中集成1280個(gè)通道。這項(xiàng)技術(shù)突破為神經(jīng)科學(xué)、腸胃病學(xué)、靶向藥物輸送乃至類器官研究開辟了新方向，未來或可用于開發(fā)能感知并即時(shí)干預(yù)神經(jīng)異常的閉環(huán)神經(jīng)刺激器。研究發(fā)表在 Nature 上。

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Khatib, Muhammad, et al. “High-Density Soft Bioelectronic Fibres for Multimodal Sensing and Stimulation.” Nature, vol. 645, no. 8081, Sept. 2025, pp. 656–64. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-025-09481-2

導(dǎo)電塑料讓人工神經(jīng)元更先進(jìn)、更簡單

如何讓電子設(shè)備像生物神經(jīng)一樣“思考”？傳統(tǒng)硅基電子難以勝任。瑞典林雪平大學(xué)（Link?ping University）的 Simone Fabiano 及其團(tuán)隊(duì)利用導(dǎo)電塑料，成功開發(fā)出一種結(jié)構(gòu)極其簡單但功能異常強(qiáng)大的人工神經(jīng)元，它僅由單個(gè)晶體管構(gòu)成，卻能執(zhí)行以往需要整個(gè)網(wǎng)絡(luò)才能完成的復(fù)雜計(jì)算。

?林雪平大學(xué)的研究人員創(chuàng)造了一種人工神經(jīng)元，可以執(zhí)行一種名為“反符合檢測”的信息處理方式。Credit: Thor Balkhed

該研究的核心是一種由柔性導(dǎo)電聚合物制成的樹突狀有機(jī)電化學(xué)神經(jīng)元（dendritic organic electrochemical neuron，一種模擬生物神經(jīng)元樹突功能的新型器件）。與傳統(tǒng)電子設(shè)備不同，這種材料可以同時(shí)傳導(dǎo)電子和離子，使其能更好地與生物組織“溝通”。研究團(tuán)隊(duì)巧妙地利用單個(gè)有機(jī)電化學(xué)晶體管（OECT），模仿了人腦皮層神經(jīng)元處理信息的方式，使其能夠獨(dú)立完成反符合檢測，即解決了經(jīng)典的異或（XOR，一個(gè)基本的非線性邏輯問題，通常被用作衡量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能力的基準(zhǔn)）難題。這在歷史上是單個(gè)人工神經(jīng)元難以企及的。這項(xiàng)突破不僅在于功能的先進(jìn)性，更在于其極致的簡化。相比于團(tuán)隊(duì)早期需要多個(gè)組件才能模擬15種神經(jīng)特性的模型，這個(gè)新版本僅用一個(gè)晶體管就模擬了17種特性，且尺寸與真實(shí)神經(jīng)細(xì)胞相當(dāng)。這一進(jìn)展意味著未來有望將這種合成神經(jīng)元直接與活體組織或軟體機(jī)器人集成，用于開發(fā)更智能的假肢、醫(yī)療植入物和新一代機(jī)器人。研究發(fā)表在 Science Advances 上。

閱讀更多：

Harikesh, Padinhare Cholakkal, et al. “Single Organic Electrochemical Neuron Capable of Anticoincidence Detection.” Science Advances, vol. 11, no. 25, June 2025, p. eadv3194. science.org (Atypon), https://doi.org/10.1126/sciadv.adv3194

Nature：AI模型Delphi-2M：基于Transformer架構(gòu)預(yù)測上千種未來疾病

如何利用AI大規(guī)模預(yù)測未來疾??？來自德國癌癥研究中心（German Cancer Research Center）、歐洲分子生物學(xué)實(shí)驗(yàn)室（European Molecular Biology Laboratory）等機(jī)構(gòu)的 Moritz Gerstung, Artem Shmatko 等研究人員，開發(fā)了一款名為Delphi-2M的AI模型，它能基于患者病史，提前數(shù)年預(yù)測上千種疾病的發(fā)生率。

該研究將患者的診療歷史視為一種獨(dú)特的“語言”，并借鑒了ChatGPT等模型背后的核心技術(shù)Transformer架構(gòu)來學(xué)習(xí)和理解這種“疾病語法”。研究團(tuán)隊(duì)首先使用來自英國生物銀行（UK Biobank）約40萬人的健康數(shù)據(jù)對(duì)Delphi-2M模型進(jìn)行訓(xùn)練，使其掌握疾病發(fā)生的組合、順序和時(shí)間依賴性。為了驗(yàn)證其預(yù)測能力和泛化性，團(tuán)隊(duì)在一項(xiàng)嚴(yán)苛的測試中，將該模型直接應(yīng)用于一個(gè)全新的、包含近190萬丹麥人的外部公共衛(wèi)生數(shù)據(jù)庫。結(jié)果顯示，Delphi-2M無需任何參數(shù)調(diào)整，便能準(zhǔn)確預(yù)測超過1000種不同疾病的未來發(fā)生率，其表現(xiàn)可與專為心臟病等單一疾病設(shè)計(jì)的現(xiàn)有預(yù)測工具相媲美。此外，該模型還能生成合成的未來健康軌跡，為公共衛(wèi)生規(guī)劃和資源優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支持。盡管研究人員強(qiáng)調(diào)該模型尚未能用于臨床，但其展示了AI在實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)預(yù)防醫(yī)學(xué)方面的巨大潛力。研究發(fā)表在 Nature 上。

閱讀更多：

Shmatko, Artem, et al. “Learning the Natural History of Human Disease with Generative Transformers.” Nature, Sept. 2025, pp. 1–9. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-025-09529-3

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、、等。