█腦科學(xué)動態(tài)

每日步行數(shù)千步，可將阿爾茨海默病推遲7年

帕金森病新希望：高精度腦圖譜助力打造“完美”替代神經(jīng)元

鹽粒大小的神經(jīng)植入物可實現(xiàn)長期無線大腦活動監(jiān)測

可復(fù)現(xiàn)大腦發(fā)育圖譜發(fā)布

風(fēng)險決策的大腦開關(guān)：同一神經(jīng)回路在雄性和雌性中作用迥異

從腸道到大腦：科學(xué)家繪制睡眠障礙與微生物的聯(lián)系圖譜

男女有別，從“聽”開始：早期聲音體驗塑造大腦的性別差異

全息光遺傳學(xué)結(jié)合AI，將大腦連接圖譜繪制速度提升十倍

█AI行業(yè)動態(tài)

首屆AI交易大賽：國產(chǎn)雙雄大勝，GPT-5巨虧墊底

英偉達H100首次進入太空，開辟軌道數(shù)據(jù)中心新時代

█AI驅(qū)動科學(xué)

AI學(xué)會反思：Claude Opus 4.1能區(qū)分自身意圖與外部指令

全球最小3D生物打印機深入人體修復(fù)微小組織

學(xué)生對AI編程工具的信任度隨經(jīng)驗先升后降，最終趨于理性

可穿戴腦成像技術(shù)揭示多發(fā)性硬化癥患者大腦功能差異

多智能體協(xié)同演化：讓大模型在自我博弈中實現(xiàn)能力躍升

DeepAgent：可自主思考、發(fā)現(xiàn)并使用海量工具的通用AI智能體

提升銷量、降低退貨率：秘訣在于賦予消費者AI主導(dǎo)權(quán)

腦科學(xué)動態(tài)

每日步行數(shù)千步，可將阿爾茨海默病推遲7年

缺乏運動是阿爾茨海默病的已知風(fēng)險因素，但具體需要多少運動量才能有效延緩疾病進展尚不明確。麻省總醫(yī)院布里格姆與哈佛醫(yī)學(xué)院的 Wai-Ying Wendy Yau、Jasmeer P. Chhatwal 及其團隊，通過一項長達14年的研究發(fā)現(xiàn)，對于高風(fēng)險老年人，每日適度步行即可顯著減緩tau蛋白積累和認(rèn)知衰退，為疾病預(yù)防提供了簡單易行的目標(biāo)。

該研究對296名認(rèn)知功能正常的50-90歲老年人進行了長期追蹤。研究人員使用計步器客觀記錄其每日步數(shù)，并定期通過腦部掃描評估大腦中兩種關(guān)鍵病理蛋白——β-淀粉樣蛋白和tau蛋白的水平。研究發(fā)現(xiàn)，運動的保護效果主要體現(xiàn)在已有β-淀粉樣蛋白積累的阿爾茨海默病高風(fēng)險人群中。與久坐不動的人相比，每日步行5001至7500步的參與者，其認(rèn)知衰退速度平均減緩了7年。有趣的是，超過7500步并未帶來更多益處。進一步分析顯示，步行主要減緩了tau蛋白的積累速度，而tau蛋白被認(rèn)為與認(rèn)知能力下降的關(guān)聯(lián)更密切。這項研究首次清晰地揭示了客觀測量的身體活動與阿爾茨海默病核心生物標(biāo)志物之間的劑量-反應(yīng)關(guān)系，證實了適度運動對延緩疾病進程的關(guān)鍵作用。研究發(fā)表在 Nature Medicine 上。

閱讀更多：

Yau, Wai-Ying Wendy, et al. “Physical Activity as a Modifiable Risk Factor in Preclinical Alzheimer’s Disease.” Nature Medicine, Nov. 2025, pp. 1–9. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41591-025-03955-6

帕金森病新希望：高精度腦圖譜助力打造“完美”替代神經(jīng)元

帕金森病細胞療法亟需高質(zhì)量的神經(jīng)元，但現(xiàn)有技術(shù)缺乏可靠的評估標(biāo)準(zhǔn)。為此，杜克-新加坡國立大學(xué)醫(yī)學(xué)院的 Hilary S. Y. Toh、John Ouyang、Alfred Sun 及其合作團隊，構(gòu)建了一個名為BrainSTEM的全面人類胎腦發(fā)育單細胞圖譜。

?BrainSTEM 繪制的中腦不同細胞類型圖。Credit: Xu Lisheng, Duke-NUS Medical School

研究團隊構(gòu)建了一個名為BrainSTEM（腦單細胞雙層圖譜）的兩步映射框架。他們首先通過單細胞RNA測序技術(shù)分析了近68萬個胎兒腦細胞，繪制了一幅全面的全腦細胞圖譜，以確定細胞的區(qū)域身份。隨后，他們創(chuàng)建了一個更高分辨率的中腦亞圖譜，專注于精確描繪控制運動和學(xué)習(xí)的關(guān)鍵細胞——中腦多巴胺能神經(jīng)元（midbrain dopaminergic neurons）的發(fā)育軌跡。利用這一雙層圖譜，團隊系統(tǒng)性地評估了現(xiàn)有的神經(jīng)元培養(yǎng)方案，發(fā)現(xiàn)許多方法在培養(yǎng)目標(biāo)細胞的同時，會產(chǎn)生大量來自其他腦區(qū)的“脫靶”細胞，導(dǎo)致報告的多巴胺能神經(jīng)元產(chǎn)量被高估。BrainSTEM框架能夠精確識別并區(qū)分這些非目標(biāo)細胞，為優(yōu)化培養(yǎng)方案提供了數(shù)據(jù)驅(qū)動的藍圖。這一成果不僅為生產(chǎn)高質(zhì)量、符合人類生物學(xué)特征的移植細胞提供了金標(biāo)準(zhǔn)，有望提升帕金森病細胞療法的有效性并減少副作用，其豐富的細胞細節(jié)也為未來AI驅(qū)動的精準(zhǔn)治療模型奠定了基礎(chǔ)。研究發(fā)表在 Science Advances 上。

閱讀更多：

Toh, Hilary S. Y., et al. “BrainSTEM: A Single-Cell Multiresolution Fetal Brain Atlas Reveals Transcriptomic Fidelity of Human Midbrain Cultures.” Science Advances, vol. 11, no. 44, Oct. 2025, p. eadu7944. science.org (Atypon), https://doi.org/10.1126/sciadv.adu7944

鹽粒大小的神經(jīng)植入物可實現(xiàn)長期無線大腦活動監(jiān)測

傳統(tǒng)神經(jīng)植入物因尺寸過大和有線連接易引發(fā)組織損傷，限制了長期大腦監(jiān)測。為解決此問題，康奈爾大學(xué)的Alyosha Molnar與南洋理工大學(xué)的Sunwoo Lee及合作者們，研發(fā)了一款名為MOTE的微型光電無纜電極。這款比鹽粒還小的設(shè)備能無線、長期記錄活體動物的腦活動。

?康奈爾大學(xué)研發(fā)的一種神經(jīng)植入物體積非常小巧。它長約 300 微米，寬約 70 微米，是目前已知最小的能夠無線傳輸腦電活動數(shù)據(jù)的神經(jīng)植入物。Credit: Sunwoo Lee

研究團隊開發(fā)了一款名為MOTE（microscale optoelectronic tetherless electrode，微型光電無纜電極）的神經(jīng)植入物，其尺寸僅約300微米長、70微米寬，比一粒鹽還小。該設(shè)備的工作原理完全依賴光：通過外部的紅色激光束無害地穿透腦組織，為植入物進行光伏供電；然后，設(shè)備利用微小的紅外光脈沖，以脈沖位置調(diào)制（pulse position modulation，一種高效的光通信編碼方式）的方式將采集到的神經(jīng)信號無線傳回。其核心是一個既能接收光能又能發(fā)光的砷化鋁鎵二極管，結(jié)合了先進的互補金屬氧化物半導(dǎo)體（Complementary metal–oxide–semiconductor, CMOS）電路和封裝技術(shù)。研究人員將MOTE植入小鼠大腦中處理胡須感覺信息的桶狀皮層（barrel cortex），在超過一年（365天）的時間里，成功記錄到單個神經(jīng)元的放電和更廣泛的突觸活動，而小鼠全程保持健康活躍。該設(shè)備是目前已知最小的無線神經(jīng)記錄植入物，其微小尺寸能最大限度減少組織刺激和免疫反應(yīng)，并有望兼容核磁共振成像（MRI）掃描。研究發(fā)表在 Nature Electronics 上。

閱讀更多：

Lee, Sunwoo, et al. “A Subnanolitre Tetherless Optoelectronic Microsystem for Chronic Neural Recording in Awake Mice.” Nature Electronics, Nov. 2025, pp. 1–13. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41928-025-01484-1

可復(fù)現(xiàn)大腦發(fā)育圖譜發(fā)布：整合全球數(shù)據(jù)揭示大腦發(fā)育與精神健康的關(guān)聯(lián)

精神健康障礙與大腦發(fā)育密切相關(guān)，但缺乏大規(guī)模統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集阻礙了相關(guān)研究。賓夕法尼亞大學(xué)佩雷爾曼醫(yī)學(xué)院的 Theodore D. Satterthwaite、Golia Shafiei 和兒童心理研究所的 Michael P. Milham 領(lǐng)導(dǎo)的團隊創(chuàng)建了“可復(fù)現(xiàn)大腦發(fā)育圖譜”（Reproducible Brain Charts, RBC），一個大規(guī)模開放數(shù)據(jù)資源，旨在系統(tǒng)地繪制大腦發(fā)育與心理健康的關(guān)聯(lián)。

?發(fā)育中大腦的核磁共振成像圖：矢狀面（左）、水平面（中）和冠狀面（左）。Credit: Theodore Satterthwaite

該研究團隊整合了來自三大洲五個大型研究項目的6,346名兒童和青少年的腦部核磁共振成像數(shù)據(jù)。研究的關(guān)鍵挑戰(zhàn)在于不同研究的數(shù)據(jù)采集和處理標(biāo)準(zhǔn)各異，難以直接比較。為此，團隊開發(fā)了一套標(biāo)準(zhǔn)化的工作流程，首先通過雙因子模型對各項研究中不同的精神健康評估工具進行協(xié)調(diào)，生成了統(tǒng)一的精神病理學(xué)表型。隨后，對所有神經(jīng)影像數(shù)據(jù)執(zhí)行了嚴(yán)格的質(zhì)量控制和統(tǒng)一、可復(fù)現(xiàn)的處理流程。最終成果“可復(fù)現(xiàn)大腦發(fā)育圖譜”將所有原始圖像、處理后的數(shù)據(jù)以及協(xié)調(diào)后的精神表型數(shù)據(jù)，通過國際神經(jīng)影像數(shù)據(jù)共享倡議向全球研究者開放共享，且無需數(shù)據(jù)使用協(xié)議。這一資源極大地降低了研究門檻，發(fā)布后短時間內(nèi)下載量已近4,000次，為揭示大腦發(fā)育的普遍規(guī)律及其與精神疾病的聯(lián)系提供了前所未有的機遇。研究發(fā)表在 Neuron 上。

閱讀更多：

Shafiei, Golia, et al. “Reproducible Brain Charts: An Open Data Resource for Mapping Brain Development and Its Associations with Mental Health.” Neuron, vol. 0, no. 0, Sept. 2025. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.neuron.2025.08.026

風(fēng)險決策的大腦開關(guān)：同一神經(jīng)回路在雄性和雌性中作用迥異

為何人們在面對風(fēng)險和控制沖動時表現(xiàn)各異？這與成癮、多動癥等精神疾病密切相關(guān)。劍橋大學(xué)和不列顛哥倫比亞大學(xué)的 Tristan J. Hynes 及其同事通過大鼠實驗發(fā)現(xiàn)，大腦中同一群與獎賞相關(guān)的神經(jīng)元，其功能會根據(jù)學(xué)習(xí)階段和性別的不同而發(fā)生根本性轉(zhuǎn)變。

研究團隊利用一項“大鼠賭博任務(wù)”（rat gambling task）來評估大鼠的風(fēng)險決策與沖動控制。通過化學(xué)遺傳學(xué)技術(shù)，他們能夠精確地開啟或關(guān)閉大鼠腹側(cè)紋狀體內(nèi)的膽堿能中間神經(jīng)元。研究結(jié)果揭示了一個有趣的“功能分離”現(xiàn)象：在任務(wù)學(xué)習(xí)的初期階段，調(diào)控這些神經(jīng)元主要影響大鼠的風(fēng)險決策行為，且表現(xiàn)出顯著的性別差異——激活神經(jīng)元會降低雄性的風(fēng)險偏好，而抑制神經(jīng)元則會增加雌性的風(fēng)險偏好。然而，一旦大鼠完全掌握了任務(wù)規(guī)則，進入穩(wěn)定表現(xiàn)階段，調(diào)控同一群神經(jīng)元則不再影響其決策，轉(zhuǎn)而選擇性地調(diào)控運動沖動性，即能否抑制過早做出反應(yīng)的行為，且這種效應(yīng)在雌雄大鼠中并無差異。這一發(fā)現(xiàn)表明，大腦神經(jīng)回路并非靜態(tài)不變，而是會根據(jù)經(jīng)驗和生理性別進行動態(tài)調(diào)整，靈活地調(diào)控不同認(rèn)知功能。研究發(fā)表在 Journal of Neuroscience 上。

閱讀更多：

Hynes, Tristan J., et al. “Ventral Striatal Cholinergic Interneurons Regulate Decision Making or Motor Impulsivity Differentially across Learning and Biological Sex.” Journal of Neuroscience, Oct. 2025. Research Articles. www.jneurosci.org, https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.0764-25.2025

從腸道到大腦：科學(xué)家繪制睡眠障礙與微生物的聯(lián)系圖譜

睡眠障礙困擾著全球億萬人，其背后復(fù)雜的機制仍未完全明晰。北京大學(xué)第六醫(yī)院的 Lin Lu 教授及其國際合作團隊，通過一篇綜合性述評，系統(tǒng)闡釋了腸道菌群如何通過腦-腸軸這一關(guān)鍵通路深刻影響睡眠。

?睡眠與微生物群通過腸道-腦軸相互作用的示意圖。Credit: Lin Lu

研究團隊綜合分析了大量人類臨床研究與動物模型數(shù)據(jù)，揭示了腸道菌群失調(diào)與多種睡眠障礙的密切關(guān)聯(lián)。例如，慢性失眠和阻塞性睡眠呼吸暫?；颊咂毡榇嬖诰憾鄻有韵陆岛陀幸婢ㄈ缌鑫盖蚓疲p少的現(xiàn)象。其作用機制是多方面的：腸道菌群通過發(fā)酵膳食纖維產(chǎn)生的短鏈脂肪酸（short-chain fatty acids），如丁酸鹽，能夠調(diào)節(jié)炎癥、影響對睡眠至關(guān)重要的神經(jīng)遞質(zhì)系統(tǒng)；菌群還影響膽汁酸代謝以及多種神經(jīng)遞質(zhì)的合成，包括主要的抑制性神經(jīng)遞質(zhì)γ-氨基丁酸（GABA）和調(diào)節(jié)情緒與睡眠的血清素。更重要的是，研究指出，基于這些機制的干預(yù)手段前景廣闊。臨床試驗表明，益生菌、益生元乃至糞便微生物群移植（fecal microbiota transplantation）等療法，能有效改善睡眠質(zhì)量、調(diào)節(jié)菌群平衡，為治療睡眠障礙開辟了新途徑。研究發(fā)表在 Brain Medicine 上。

-腸軸

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Brain-gut-microbiota interactions in sleep disorders, Brain Medicine (2025). DOI: 10.61373/bm025i.0128

男女有別，從“聽”開始：早期聲音體驗塑造大腦的性別差異

早期經(jīng)歷如何塑造我們的感官偏好，其影響是否存在性別差異？耶路撒冷希伯來大學(xué)的 Kamini Sehrawat 和 Israel Nelken 團隊通過研究發(fā)現(xiàn)，相同的早期聲音經(jīng)歷對雄性和雌性小鼠大腦的塑造方式截然不同，揭示了感官偏好形成過程中深刻的性別二態(tài)性。

?Credit: Cell Reports (2025).

研究團隊在小鼠發(fā)育的關(guān)鍵期（P7-P40），讓它們分別聆聽貝多芬的音樂、非音樂聲音或處于寂靜環(huán)境中。幾周后測試發(fā)現(xiàn)，早期經(jīng)歷對雄性的行為影響巨大：在寂靜中長大的雄鼠成年后會強烈回避新聲音；而雌性的聲音偏好則似乎不受早期環(huán)境的顯著影響。更有趣的發(fā)現(xiàn)來自大腦活動層面，研究人員通過鈣成像發(fā)現(xiàn)，在雌性小鼠中，其聽覺皮層的神經(jīng)活動越強，它們對音樂的喜愛程度就越低，呈現(xiàn)出顯著的負(fù)相關(guān)。然而，在雄性小鼠的大腦中，并未觀察到這種清晰的關(guān)聯(lián)。這一結(jié)果表明，相同的感官輸入在雄性和雌性的大腦中可能觸發(fā)了完全不同的神經(jīng)適應(yīng)機制，聲音偏好的形成依賴于性別差異化的神經(jīng)環(huán)路。研究發(fā)表在 Cell Reports 上。

閱讀更多：

Sehrawat, Kamini, and Israel Nelken. “Sound Preferences in Mice Are Sex Dependent.” Cell Reports, vol. 44, no. 10, Oct. 2025. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.celrep.2025.116454

全息光遺傳學(xué)結(jié)合AI，將大腦連接圖譜繪制速度提升十倍

繪制大腦神經(jīng)連接圖譜是理解其功能的關(guān)鍵，但傳統(tǒng)方法極其耗時。來自哥倫比亞大學(xué)與加州大學(xué)伯克利分校的Marcus A. Triplett團隊，以及巴黎索邦大學(xué)的Dimitrii Tanese團隊，獨立開發(fā)出結(jié)合全息光遺傳學(xué)與先進計算算法的新技術(shù)，成功將大腦圖譜的繪制速度提升了一個數(shù)量級，為神經(jīng)科學(xué)研究開辟了新紀(jì)元。

?利用全息光遺傳學(xué)和壓縮感知技術(shù)進行高速突觸連接映射。左圖：用于探測突觸連接和分析突觸傳遞模式的實驗裝置。右圖：小鼠 V1 區(qū) L2/3 層的突觸連接圖示例。（綠色神經(jīng)元：膜片鉗技術(shù)捕獲的突觸后錐體神經(jīng)元；紅色：通過刺激探測的可能突觸前神經(jīng)元；白色：利用壓縮感知技術(shù)識別出的已連接的神經(jīng)元）。Credit: Triplett et al.

傳統(tǒng)的大腦連接映射方法需要逐個刺激神經(jīng)元并記錄響應(yīng)，效率極低。為突破這一瓶頸，兩個研究團隊均采用了全息光遺傳學(xué)技術(shù)，通過精確調(diào)控的光束同時激活大腦中特定的神經(jīng)元集群。這種“并行處理”的思路大大提高了刺激效率，但也帶來了信號分離的難題。為此，研究者引入了創(chuàng)新的計算方法。Triplett團隊開發(fā)了一種基于模型的壓縮感知（compressed sensing，一種利用信號稀疏性進行高效采樣的技術(shù)）算法來從復(fù)雜的群體響應(yīng)中重建連接，并利用深度學(xué)習(xí)模型來分離因快速刺激而重疊的神經(jīng)信號。Tanese團隊同樣將群體刺激與計算重建相結(jié)合，實現(xiàn)了高效映射。最終，新技術(shù)將繪制通量提升了約10倍，使得在數(shù)分鐘內(nèi)繪制上百個神經(jīng)元連接成為可能。這項進展使科學(xué)家能在單個實驗中獲得更全面的神經(jīng)回路圖，并有望實時追蹤大腦在學(xué)習(xí)或疾病狀態(tài)下的動態(tài)變化。研究發(fā)表在 Nature Neuroscience 上。

閱讀更多：

Triplett, Marcus A., et al. “Rapid Learning of Neural Circuitry from Holographic Ensemble Stimulation Enabled by Model-Based Compressed Sensing.” Nature Neuroscience, vol. 28, no. 10, Oct. 2025, pp. 2154–65. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41593-025-02053-7

AI 行業(yè)動態(tài)

首屆AI交易大賽：國產(chǎn)雙雄大勝，GPT-5巨虧墊底

由美國人工智能研究實驗室 Nof1.ai 組織的首屆 AI 模型交易大賽于近日落幕，該賽事旨在衡量大型語言模型的投資能力，被譽為“幣圈版的圖靈測試”。共有六款頂級大模型參與了為期兩周的較量，其中包括 Qwen3 Max、DeepSeek Chat V3.1，以及來自美國的 GPT-5（OpenAI）、Gemini 2.5 Pro（Google）、Grok 4（xAI）和 Claude Sonnet 4.5（Anthropic）。每款模型配備 1 萬美元初始資金，在 Hyperliquid 平臺上進行加密永續(xù)合約（crypto perpetual futures）（一種允許投資者對加密資產(chǎn)未來價格進行投機的衍生品合約）交易，采取中低頻交易（MLFT）（決策間隔為幾分鐘到幾小時的交易方式），全程自主決策，且未進行特定任務(wù)的微調(diào)。最終結(jié)果出人意料：國產(chǎn)模型表現(xiàn)亮眼，其中 Qwen3 Max 以 22.3% 的收益率摘得桂冠，總盈利達 2232 美元；DeepSeek Chat V3.1 緊隨其后，收益率為 4.89%。相比之下，美國頭部模型全線大幅虧損，其中 GPT-5 虧損 62.66%，成為表現(xiàn)最差的參賽者。

研究人員分析了六款模型的交易“個性”，發(fā)現(xiàn) Qwen3 Max 展現(xiàn)出明顯的“進攻型”策略，通過較高的交易頻率和倉位獲得了高回報，同時其夏普比率（Sharpe Value）（衡量風(fēng)險調(diào)整后收益穩(wěn)定性的指標(biāo)）為 0.273，證明其風(fēng)險控制相對有效。DeepSeek Chat V3.1 則以 0.359 的最高夏普比率顯示了其穩(wěn)健理性的策略風(fēng)格。相比之下，虧損的模型則各有問題：Gemini 2.5 Pro 交易次數(shù)最多（238 次），呈現(xiàn)出典型的“過度交易”傾向，回報低效；而 GPT-5 雖然交易次數(shù)適中，但收益極低且虧損嚴(yán)重，表明其缺乏有效的市場判斷和風(fēng)險管理。幣安創(chuàng)始人趙長鵬也對賽事進行了評論，他指出，傳統(tǒng)交易依賴于策略的獨特性，如果未來大量用戶采用相同的 AI 模型進行交易，可能會因策略同質(zhì)化而在短期內(nèi)影響市場動態(tài)，但同時也預(yù)測這將大幅推動 AI 在交易領(lǐng)域的應(yīng)用研究和交易量的增加。

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https://nof1.ai/blog/TechPost1

算力沖出地球：英偉達H100首次進入太空，開辟軌道數(shù)據(jù)中心新時代

11月2日，英偉達首次將旗下主力的AI訓(xùn)練芯片H100 GPU送入太空，標(biāo)志著計算領(lǐng)域的一個重要里程碑。此次測試任務(wù)搭載于初創(chuàng)公司Starcloud的Starcloud-1衛(wèi)星上，該公司是英偉達創(chuàng)業(yè)公司計劃（NVIDIA Inception）的成員，其宏大愿景是將全球高能耗的數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)設(shè)施遷移至太空。H100 GPU擁有80GB內(nèi)存，性能超越此前進入太空的任何計算機上百倍。在軌道上，它將執(zhí)行一系列人工智能處理應(yīng)用，包括實時分析地球觀測圖像，以及運行谷歌的大型語言模型。該衛(wèi)星由SpaceX的「Bandwagon 4」獵鷹 9號火箭發(fā)射升空，將在距離地球約350公里的超低軌道（Ultra-Low Orbit）運行。Philip Johnston，Starcloud的聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO，指出，該任務(wù)的核心價值之一在于實時處理來自合成孔徑雷達（SAR，Synthetic Aperture Radar，一種高分辨率的地球觀測技術(shù)）衛(wèi)星群的數(shù)據(jù)，大幅減少必須下行傳輸?shù)降厍虻脑紨?shù)據(jù)量，從而有效解決數(shù)據(jù)傳輸瓶頸。

將數(shù)據(jù)中心轉(zhuǎn)移至太空的理念基于強大的環(huán)境和經(jīng)濟優(yōu)勢。研究人員強調(diào)，在太空，數(shù)據(jù)中心可以獲得幾乎無限且低成本的太陽能可再生能源，Starcloud預(yù)計這能使數(shù)據(jù)中心的二氧化碳排放量相比地面減少十倍。軌道數(shù)據(jù)中心還無需占用寶貴的土地，并消除了對大量水資源進行冷卻的需求，這對于持續(xù)面臨能源和水資源壓力的地球數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)設(shè)施至關(guān)重要。英偉達可持續(xù)發(fā)展負(fù)責(zé)人Josh Parker表示，隨著AI技術(shù)對能源需求的不斷增長，軌道數(shù)據(jù)中心代表著一項變革性的環(huán)境突破。Starcloud正迅速推進其計劃，預(yù)計明年將發(fā)射Starcloud-2，該衛(wèi)星的計算能力將是Starcloud-1的十倍，搭載英偉達下一代Blackwell GPU，并提供商業(yè)服務(wù)。該公司預(yù)測，鑒于地面能源的限制，未來十年內(nèi)，幾乎所有新建數(shù)據(jù)中心都將建在太空中，目標(biāo)是在2030年代初建成一個40兆瓦（MW，Megawatt，百萬瓦特）的軌道數(shù)據(jù)中心。

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https://blogs.nvidia.com/blog/starcloud/

AI 驅(qū)動科學(xué)

AI學(xué)會反思：Claude Opus 4.1能區(qū)分自身意圖與外部指令

大型語言模型是否具備類似人類的內(nèi)省能力，還是僅僅在“扮演”思考者？Anthropic公司的Jack Lindsey通過直接操控模型內(nèi)部激活，首次為大型語言模型的內(nèi)省意識提供了因果證據(jù)，揭示了其在特定條件下能夠?qū)徱暡蟾孀陨韮?nèi)部狀態(tài)。

研究者使用“概念注入”（concept injection，一種直接操控模型內(nèi)部神經(jīng)激活的技術(shù)）方法，將特定概念（如“面包”）的激活模式注入到模型的運算過程中。實驗發(fā)現(xiàn)，模型不僅能察覺到這些被注入的“思想”并準(zhǔn)確識別，還能清晰地區(qū)分內(nèi)部“思想”和外部的文本輸入。尤為引人注目的是，模型能利用內(nèi)省來判斷一段輸出是否源于自己的“意圖”。當(dāng)研究者強制預(yù)填充一個不相關(guān)的詞語時，模型會否認(rèn)該輸出；但如果在預(yù)填充前注入相應(yīng)概念，模型則會接受其為自己的意圖。此外，模型還能根據(jù)指令主動調(diào)控內(nèi)部表征，如在被要求“思考”某個詞時，其內(nèi)部激活會相應(yīng)增強。在所有測試模型中，Claude Opus 4和4.1展現(xiàn)出最強的內(nèi)省能力，盡管這種能力尚不穩(wěn)定。研究發(fā)表在 Transformer Circuits Thread 上。

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https://transformer-circuits.pub/2025/introspection/index.html

全球最小3D生物打印機深入人體修復(fù)微小組織

聲帶術(shù)后瘢痕導(dǎo)致的發(fā)聲困難是臨床難題。為實現(xiàn)微創(chuàng)組織修復(fù)，加拿大麥吉爾大學(xué)（McGill University）的Swen Groen及其同事，開發(fā)出一款全球最小的柔性3D生物打印機。該設(shè)備能在手術(shù)中精確遞送生物材料，有望重建受損聲帶功能、降低纖維化風(fēng)險。

研究團隊開發(fā)了一款微創(chuàng)原位生物打印機（Minimally Invasive In Situ Bioprinter, MIISB），其核心是一個受象鼻啟發(fā)設(shè)計的柔性連續(xù)體機器人打印頭，外徑僅2.7毫米。這種微型化設(shè)計使其能兼容標(biāo)準(zhǔn)的外科手術(shù)內(nèi)窺鏡，在不阻擋醫(yī)生視野的情況下深入喉部。該打印頭通過內(nèi)部三根纜線驅(qū)動，可在狹窄空間內(nèi)實現(xiàn)精準(zhǔn)的三維定位，其定位精度平均誤差為1.33毫米，重復(fù)性小于0.2毫米。實驗中，研究人員選用透明質(zhì)酸基水凝膠（hyaluronic acid hydrogel）作為生物墨水，這種材料與聲帶固有層（lamina propria，負(fù)責(zé)發(fā)聲振動的關(guān)鍵組織）的天然基質(zhì)相似。在人造聲帶模型上，操作者通過游戲手柄式的控制器，成功引導(dǎo)打印機將水凝膠精確沉積到模擬的組織缺損處。這項研究首次展示了在體內(nèi)深處進行組織修復(fù)的生物打印潛力，遠超傳統(tǒng)僅限于體表應(yīng)用的同類技術(shù)。盡管目前仍需動物實驗驗證，但該技術(shù)未來有望整合自動化控制系統(tǒng)和更多微型手術(shù)工具，成為一個多功能的內(nèi)窺鏡手術(shù)輔助平臺。研究發(fā)表在 Device 上。

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Ahart, Jenna. “World’s Smallest 3D Bioprinter Could Rebuild Tissue during Surgery.” Nature, Oct. 2025. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/d41586-025-03538-y

學(xué)生對AI編程工具的信任度隨經(jīng)驗先升后降，最終趨于理性

生成式人工智能工具的興起如何影響計算機科學(xué)學(xué)生的學(xué)習(xí)與信任？加州大學(xué)圣地亞哥分校的 Anshul Shah 和 Gerald Soosairaj 等研究人員進行了一項研究，通過追蹤學(xué)生在短期和長期項目中使用AI編程助手后的態(tài)度變化，發(fā)現(xiàn)學(xué)生的信任度會經(jīng)歷短暫上升后趨于平穩(wěn)，并最終認(rèn)識到自身編程基礎(chǔ)的重要性。

研究團隊對71名計算機科學(xué)專業(yè)的大三和大四學(xué)生進行了分階段調(diào)查。首先，在一次80分鐘的關(guān)于GitHub Copilot的入門課程后，半數(shù)（50%）學(xué)生的信任度立即上升。然而，在隨后為期10天的項目中，學(xué)生們需要在一個大型開源代碼庫中借助Copilot完成更復(fù)雜的任務(wù)，此時他們的看法發(fā)生了分化。項目結(jié)束后，表示信任度增加的學(xué)生比例降至39%，而表示信任度下降的比例則升至37%。這一變化表明，隨著實踐經(jīng)驗的加深，學(xué)生們的信任變得更加審慎和理性。許多學(xué)生反映，AI工具有時會生成錯誤或有安全漏洞的代碼，并且對于理解現(xiàn)有復(fù)雜代碼幫助有限。他們最終得出結(jié)論，要充分發(fā)揮AI編程助手的作用，使用者首先需要具備扎實的編程功底，能夠獨立完成任務(wù)并有效評估AI生成的代碼。研究者據(jù)此建議，計算機教育應(yīng)確保學(xué)生掌握核心編程技能，同時提供機會讓學(xué)生在不同難度的任務(wù)中使用AI，以校準(zhǔn)其信任和期望。

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Shah, Anshul, et al. “Evolution of Programmers’ Trust in Generative AI Programming Assistants.” arXiv:2509.13253, arXiv, 16 Sept. 2025. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2509.13253

可穿戴腦成像技術(shù)揭示多發(fā)性硬化癥患者大腦功能差異

多發(fā)性硬化癥患者常面臨平衡與運動障礙，但傳統(tǒng)腦成像設(shè)備限制了對他們在自然活動中大腦功能的研究。諾丁漢大學(xué)的 Benjamin J. Sanders、Christopher G.S. Gilmartin 及同事利用一種新型可穿戴腦成像技術(shù)，首次成功測量了患者在站立等自然姿勢下的腦活動，揭示了該疾病獨特的神經(jīng)功能特征。

?OPM-MEG 系統(tǒng)及實驗裝置示意圖。Credit: NeuroImage: Clinical (2025).

研究團隊采用了一種名為光泵磁力計腦磁圖（Magnetoencephalography with Optically Pumped Magnetometers, OPM-MEG）的新技術(shù)，該技術(shù)通過一個輕便的頭盔實時、無創(chuàng)地測量大腦神經(jīng)電流產(chǎn)生的磁場。研究人員比較了多發(fā)性硬化癥（Multiple Sclerosis, MS）患者與健康對照組在執(zhí)行視覺運動任務(wù)以及變換坐姿和站姿時的大腦活動。結(jié)果不僅成功復(fù)現(xiàn)了已知的MS生物標(biāo)志物——即患者運動皮層的β波段（beta-band）反應(yīng)延遲和視覺皮層的γ波段（gamma-band）反應(yīng)減弱，還獲得了突破性的發(fā)現(xiàn)。研究首次表明，姿勢變化對MS患者的大腦功能有顯著影響：與健康人相比，MS患者在站立時，大腦中負(fù)責(zé)運動控制區(qū)域的腦電波活動和功能連接性均顯著降低。這項研究證明了可穿戴腦成像技術(shù)在神經(jīng)系統(tǒng)疾病研究中的巨大潛力，有望為理解MS的癥狀（如平衡障礙）提供新的神經(jīng)機制解釋，并可能在未來幫助開發(fā)更精準(zhǔn)的疾病進展生物標(biāo)志物。研究發(fā)表在 NeuroImage: Clinical 上。

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Sanders, Benjamin J., et al. “OPM-MEG in Multiple Sclerosis: Proof of Principle, and the Effect of Naturalistic postureOPM-MEG.” NeuroImage: Clinical, vol. 48, Jan. 2025, p. 103888. ScienceDirect, https://doi.org/10.1016/j.nicl.2025.103888

多智能體協(xié)同演化：讓大模型在自我博弈中實現(xiàn)能力躍升

如何讓大型語言模型擺脫對昂貴人工數(shù)據(jù)的依賴，實現(xiàn)自我進化？來自伊利諾伊大學(xué)厄巴納-香檳分校、北京大學(xué)和英偉達的 Yixing Chen、Yiding Wang、Jiaxuan You 等研究人員提出了“多智能體演化”框架。該框架通過模擬一個由提問、解答、評判三個角色組成的內(nèi)部生態(tài)系統(tǒng)，讓單個LLM在自我博弈中持續(xù)提升通用推理能力。

該研究的核心是多智能體演化（Multi-Agent Evolve, MAE）框架，它從一個基礎(chǔ)LLM中派生出三個智能體角色：提議者（Proposer）生成問題，求解者（Solver）嘗試解答，評判者（Judge）則評估前兩者的表現(xiàn)并提供獎勵。這三個角色通過強化學(xué)習(xí)進行協(xié)同訓(xùn)練，形成一個閉環(huán)的自我完善系統(tǒng)。在此系統(tǒng)中，提議者會因提出高質(zhì)量且能難住求解者的問題而獲得獎勵，而求解者則因給出準(zhǔn)確、推理嚴(yán)謹(jǐn)?shù)拇鸢付塥?。這種對抗性的協(xié)同進化過程，驅(qū)動模型不斷挑戰(zhàn)更復(fù)雜的任務(wù)，從而在無需人工標(biāo)注答案或外部環(huán)境反饋的情況下實現(xiàn)能力提升。在Qwen2.5-3B-Instruct模型上的測試顯示，MAE框架使其在數(shù)學(xué)、推理和通用知識等多個基準(zhǔn)上平均性能提升了4.54%，效果甚至優(yōu)于使用標(biāo)準(zhǔn)監(jiān)督微調(diào)的基線模型。

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Chen, Yixing, et al. “Multi-Agent Evolve: LLM Self-Improve through Co-Evolution.” Version 3, arXiv:2510.23595, arXiv, 30 Oct. 2025. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2510.23595

DeepAgent：可自主思考、發(fā)現(xiàn)并使用海量工具的通用AI智能體

當(dāng)前AI智能體大多依賴預(yù)設(shè)流程，難以應(yīng)對現(xiàn)實世界中需要動態(tài)發(fā)現(xiàn)工具和長期記憶的復(fù)雜任務(wù)。來自中國人民大學(xué)和小紅書公司的研究團隊，包括Xiaoxi Li、Wenxiang Jiao、Jiarui Jin等研究人員，共同開發(fā)了一款名為DeepAgent的端到端深度推理智能體，它能夠在一個統(tǒng)一的流程中實現(xiàn)自主思考、工具發(fā)現(xiàn)和記憶管理。

研究團隊提出的DeepAgent框架摒棄了傳統(tǒng)的“推理-行動-觀察”循環(huán)，使智能體能夠在單一、連貫的思維過程中自主思考、動態(tài)發(fā)現(xiàn)所需工具并執(zhí)行動作。為了應(yīng)對長時程任務(wù)中上下文信息爆炸和錯誤累積的難題，該研究引入了一種自主記憶折疊（autonomous memory folding）機制。該機制受大腦啟發(fā)，將歷史交互信息壓縮并存入結(jié)構(gòu)化的情景記憶、工作記憶和工具記憶中，這不僅節(jié)約了計算資源，也讓智能體有機會在探索失敗后“喘息”并調(diào)整策略。為了高效地訓(xùn)練智能體掌握通用工具的使用，團隊還開發(fā)了名為ToolPO的端到端強化學(xué)習(xí)方法。該方法通過大型語言模型模擬海量真實API，解決了訓(xùn)練不穩(wěn)定的問題，并通過精準(zhǔn)的獎勵歸因機制提升了工具調(diào)用的準(zhǔn)確性。在橫跨八個基準(zhǔn)測試的實驗中，DeepAgent在處理從幾十到上萬個工具的復(fù)雜任務(wù)時，性能均顯著優(yōu)于現(xiàn)有模型。

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Li, Xiaoxi, et al. “DeepAgent: A General Reasoning Agent with Scalable Toolsets.” Version 1, arXiv:2510.21618, arXiv, 24 Oct. 2025. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2510.21618

提升銷量、降低退貨率：秘訣在于賦予消費者AI主導(dǎo)權(quán)

當(dāng)前的人工智能推薦系統(tǒng)因無法捕捉個人獨特動機而存在“獨特性忽略”的局限。來自邁阿密大學(xué)的Paul A. Pavlou、休斯頓大學(xué)的Jinghui (Jove) Hou、東華大學(xué)的Shuai Yang和雪城大學(xué)的Guiyang Xiong共同研究發(fā)現(xiàn)，真正的競爭優(yōu)勢并非來自更聰明的算法，而是源于賦予消費者更多自主權(quán)，這能顯著提升決策質(zhì)量。

研究團隊通過五項實驗室實驗和一項實地研究，驗證了提升消費者自主感對購物決策的積極影響。研究的核心發(fā)現(xiàn)，AI系統(tǒng)普遍存在“獨特性忽略”（uniqueness neglect，即無法捕捉到消費者隱藏的動機、價值觀等個人化因素），而增強消費者的自主感是彌補這一缺陷的有效途徑。在實地研究中，團隊設(shè)計了一個巧妙的干預(yù)：讓購物者使用自己的智能手機而非商家提供的設(shè)備來訪問AI推薦系統(tǒng)。這一做法營造了“私密的自我關(guān)注”氛圍，顯著提升了消費者的自主感。結(jié)果顯示，這種增強自主權(quán)的體驗不僅提升了消費者的購買意愿，更帶來了可觀的商業(yè)回報：產(chǎn)品銷量上升，退貨率顯著下降。研究者因此提出，未來的AI設(shè)計應(yīng)更具“謙遜”，定位為與人類合作的伙伴，而非權(quán)威的決策者。研究發(fā)表在 MIS Quarterly 上。

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Hou, Jinghui (Jove), et al. Enhancing AI-Assisted Purchase Decisions: The Role of the Sense of Autonomy. misq.umn.edu, https://dx.doi.org/10.25300/MISQ/2025/17607. Accessed 4 Nov. 2025

整理｜ChatGPT

編輯｜丹雀、存源

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