█ 腦科學(xué)動(dòng)態(tài)

Cell：癌癥免疫治療的成敗，取決于一個(gè)“火花”的隨機(jī)點(diǎn)燃

刺激丘腦可恢復(fù)麻醉大腦的信息整合

確定帕金森病深部腦刺激治療的特異性腦網(wǎng)絡(luò)

為何“看一眼就記住”？fMRI與iEEG聯(lián)合揭示快速感知學(xué)習(xí)的秘密

飲酒會(huì)改變基因？長(zhǎng)期飲酒顛覆大腦GPR55受體表達(dá)模式

史上最大規(guī)模腦成像研究證實(shí)：恐慌癥與大腦皮層變薄有關(guān)

告別單一補(bǔ)充劑：整體飲食質(zhì)量對(duì)青少年抑郁與焦慮干預(yù)更有效

膽汁酸充當(dāng)“守門人”：人體選擇性吸收好脂肪的分子機(jī)制

█ AI行業(yè)動(dòng)態(tài)

IntelliFold 2發(fā)布：關(guān)鍵性能超越AlphaFold 3

Claude新功能快2.5倍卻貴6倍，開發(fā)者直呼用不起

AI數(shù)學(xué)證明新突破：初創(chuàng)公司Axiom破解四道長(zhǎng)期未解難題

█ AI驅(qū)動(dòng)科學(xué)

Nature：跨學(xué)科團(tuán)隊(duì)宣稱通用人工智能已至

Nature：像創(chuàng)可貼一樣的柔性AI芯片：FLEXI實(shí)現(xiàn)低成本端側(cè)智能

海星管足的局部反饋機(jī)制啟發(fā)軟體機(jī)器人設(shè)計(jì)

AI模型Prima，數(shù)秒內(nèi)診斷腦部疾病準(zhǔn)確率高達(dá)97.5%

自校準(zhǔn)AI系統(tǒng)突破生成式視頻時(shí)長(zhǎng)限制與訓(xùn)練瓶頸

音樂(lè)與同理心語(yǔ)音結(jié)合增強(qiáng)人機(jī)情感連接

生成式AI與胞內(nèi)篩選結(jié)合，實(shí)現(xiàn)RNA適配體單輪高效進(jìn)化

模擬思維能否永生？“步驟-結(jié)構(gòu)原則”挑戰(zhàn)腦仿真中的圖靈等價(jià)性

腦科學(xué)動(dòng)態(tài)

Cell：癌癥免疫治療的成敗，取決于一個(gè)“火花”的隨機(jī)點(diǎn)燃

為何癌癥免疫治療的效果時(shí)常如“開盲盒”般難以預(yù)測(cè)？美國(guó)國(guó)家癌癥研究中心的Grégoire Altan-Bonnet, Emanuel Salazar-Cavazos等研究人員揭示了這一現(xiàn)象背后的關(guān)鍵機(jī)制。他們發(fā)現(xiàn)，治療的成功與否，很大程度上取決于一種極其罕見(jiàn)但功能強(qiáng)大的“火花T細(xì)胞”（Spark T cells）的隨機(jī)激活，這一發(fā)現(xiàn)為預(yù)測(cè)和提升免疫治療療效開辟了新途徑。

? Credit: Cell Stem Cell (2026).

研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)數(shù)千次條件完全相同的體外實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，T細(xì)胞對(duì)癌細(xì)胞的殺傷結(jié)果表現(xiàn)出巨大的隨機(jī)性。通過(guò)結(jié)合數(shù)學(xué)模型和一種名為Sto/CS的單細(xì)胞分析技術(shù)，他們成功識(shí)別出驅(qū)動(dòng)這種隨機(jī)性的關(guān)鍵角色——“火花T細(xì)胞”。該細(xì)胞亞群極為稀有，約占總T細(xì)胞的萬(wàn)分之四到萬(wàn)分之十。它的獨(dú)特之處在于，一旦識(shí)別出癌細(xì)胞，就能迅速釋放大量干擾素-γ（IFN-γ，一種關(guān)鍵的免疫信號(hào)分子），像火花一樣點(diǎn)燃周圍其他T細(xì)胞的“戰(zhàn)意”，從而啟動(dòng)一場(chǎng)燎原之火般的免疫風(fēng)暴。這種快速反應(yīng)能力源于其獨(dú)特的表觀遺傳狀態(tài)，即IFN-γ基因位點(diǎn)隨時(shí)處于待命的“開放”狀態(tài)。更重要的是，研究者發(fā)現(xiàn)，腫瘤樣本中“火花T細(xì)胞”的特征信號(hào)越強(qiáng)，患者對(duì)免疫檢查點(diǎn)抑制劑的治療響應(yīng)就越好。這一成果不僅解釋了免疫治療的內(nèi)在隨機(jī)性，也為開發(fā)更精準(zhǔn)的生物標(biāo)志物和新一代細(xì)胞療法提供了理論基礎(chǔ)。

#疾病與健康 #個(gè)性化醫(yī)療 #癌癥免疫治療 #T細(xì)胞 #生物標(biāo)志物

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Salazar-Cavazos, Emanuel, et al. “Stochasticity in Cancer Immunotherapy Stems from Rare but Functionally Critical Spark T Cells.” Cell, vol. 0, no. 0, Feb. 2026. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.cell.2025.12.026

刺激丘腦可恢復(fù)麻醉大腦的信息整合

意識(shí)的本質(zhì)是什么，大腦又是如何將其“開啟”或“關(guān)閉”的？劍橋大學(xué)、牛津大學(xué)和麥吉爾大學(xué)的Andrea Luppi及其國(guó)際合作團(tuán)隊(duì)通過(guò)一項(xiàng)跨物種研究發(fā)現(xiàn)，意識(shí)的關(guān)鍵在于大腦不同區(qū)域能否協(xié)同工作，而位于大腦深處的中央丘腦扮演著“交響樂(lè)指揮家”的角色，能夠重啟被麻醉“靜音”的大腦。

? 將神經(jīng)影像學(xué)、藥理學(xué)與計(jì)算建模相結(jié)合，應(yīng)用于不同物種的研究。Credit: Nature Human Behaviour (2026).

研究團(tuán)隊(duì)利用功能性磁共振成像（fMRI）比較了人類、獼猴、狨猴和小鼠在清醒與麻醉狀態(tài)下的大腦活動(dòng)。他們發(fā)現(xiàn)，清醒的大腦如同一個(gè)高度協(xié)作的交響樂(lè)團(tuán)，各腦區(qū)信息高度整合；而麻醉后，這種協(xié)同作用消失，大腦活動(dòng)變得支離破碎。關(guān)鍵性的突破在于，當(dāng)研究人員對(duì)麻醉中的獼猴進(jìn)行中央丘腦深部腦刺激時(shí)，大腦的“交響樂(lè)”被重新奏響，信息整合得以恢復(fù)，動(dòng)物也隨之蘇醒。為了探究其深層機(jī)制，團(tuán)隊(duì)結(jié)合了腦連接圖譜和基因表達(dá)數(shù)據(jù)，構(gòu)建了計(jì)算模型。分析表明，信息整合的崩潰與PVALB基因（一種調(diào)控神經(jīng)抑制的基因）的表達(dá)模式密切相關(guān)，而中央丘腦因其廣泛的結(jié)構(gòu)連接，使其成為恢復(fù)全腦信息整合的最優(yōu)控制節(jié)點(diǎn)。這項(xiàng)研究揭示了哺乳動(dòng)物大腦中控制意識(shí)的進(jìn)化保守機(jī)制。研究發(fā)表在 Nature Human Behaviour 上。

#意識(shí)與腦機(jī)接口 #神經(jīng)機(jī)制與腦功能解析 #跨學(xué)科整合 #計(jì)算模型與人工智能模擬

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Luppi, Andrea I., et al. “Convergent Transcriptomic and Connectomic Controllers of Information Integration and Its Anaesthetic Breakdown across Mammalian Brains.” Nature Human Behaviour, Jan. 2026, pp. 1–26. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41562-025-02381-5

確定帕金森病深部腦刺激治療的特異性腦網(wǎng)絡(luò)

深部腦刺激（DBS）如何精準(zhǔn)調(diào)控大腦以改善帕金森病癥狀？由科隆大學(xué)醫(yī)院的Andreas Horn及杜塞爾多夫大學(xué)醫(yī)院的Bahne Bahners等機(jī)構(gòu)研究人員組成的跨學(xué)科團(tuán)隊(duì)，首次在時(shí)間和空間兩個(gè)維度上完整描繪了DBS的治療網(wǎng)絡(luò)，發(fā)現(xiàn)其關(guān)鍵在于一個(gè)在高β頻段（beta frequency band）運(yùn)行的特定腦網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)的連接強(qiáng)度直接預(yù)測(cè)了治療效果。

? 刺激部位（丘腦底核，STN）與大腦皮層之間β波連接的三維表示，以及連接隨時(shí)間變化的示意圖。Credit: Bahne Bahners

研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)一種創(chuàng)新的方法，整合了來(lái)自50名帕金森病患者的數(shù)據(jù)，同時(shí)分析了植入電極記錄的大腦深部信號(hào)和全腦腦磁圖。這使得他們能夠精確繪制出丘腦底核與大腦皮層之間的功能連接。研究發(fā)現(xiàn)，最有效的治療與一個(gè)連接丘腦底核和額葉腦區(qū)的特定網(wǎng)絡(luò)密切相關(guān)。這個(gè)網(wǎng)絡(luò)并非在所有頻率下都活躍，而是主要在一個(gè)相對(duì)較快的特定節(jié)律——高β頻段（20-35赫茲）——進(jìn)行通信。更重要的是，該網(wǎng)絡(luò)在高β頻段的連接強(qiáng)度越高，患者運(yùn)動(dòng)癥狀的改善就越明顯。這一發(fā)現(xiàn)首次將腦成像研究中的“位置”信息與電生理學(xué)研究中的“頻率”信息結(jié)合起來(lái)，為理解DBS的治療機(jī)制提供了統(tǒng)一框架，并有望未來(lái)實(shí)現(xiàn)更個(gè)性化、更精準(zhǔn)的電刺激參數(shù)設(shè)置，以幫助更多患者獲益。研究發(fā)表在 Brain 上。

#疾病與健康 #神經(jīng)調(diào)控 #帕金森病 #深部腦刺激 #腦網(wǎng)絡(luò)

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Bahners, Bahne H, et al. “The Deep Brain Stimulation Response Network in Parkinson’s Disease Operates in the High Beta Band.” Brain, Feb. 2026, p. awaf445. Silverchair, https://doi.org/10.1093/brain/awaf445

為何“看一眼就記住”？fMRI與iEEG聯(lián)合揭示快速感知學(xué)習(xí)的秘密

我們?yōu)楹文茉诳吹揭粡埱逦鷪D片后，瞬間認(rèn)出其模糊的版本？對(duì)于這種被稱為“一次性學(xué)習(xí)”的直覺(jué)閃現(xiàn)，其大腦機(jī)制長(zhǎng)期成謎。紐約大學(xué)朗格尼健康中心的Biyu J. He和Eric K. Oermann等研究人員，通過(guò)一項(xiàng)結(jié)合了腦成像、行為學(xué)和人工智能的研究，首次精確定位了高級(jí)視覺(jué)皮層（high-level visual cortex, HLVC）是實(shí)現(xiàn)這一快速學(xué)習(xí)的關(guān)鍵，并揭示了其工作原理。

? 該模型展現(xiàn)了感知學(xué)習(xí)效應(yīng)并能預(yù)測(cè)人類的學(xué)習(xí)成果。Credit: Nature Communications (2026).

研究團(tuán)隊(duì)采用多重方法進(jìn)行驗(yàn)證。首先，他們通過(guò)行為學(xué)實(shí)驗(yàn)，讓參與者觀看難以辨認(rèn)的穆尼圖像（Mooney images），在展示清晰原圖后，參與者的識(shí)別能力翻倍。實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，這種學(xué)習(xí)對(duì)圖像的位置和方向敏感，表明大腦存儲(chǔ)的先驗(yàn)知識(shí)是具體的視覺(jué)模式。接著，功能磁共振成像（fMRI）掃描顯示，只有高級(jí)視覺(jué)皮層的神經(jīng)活動(dòng)模式與這種編碼特性相符。為了捕捉快速的神經(jīng)信號(hào)，團(tuán)隊(duì)利用顱內(nèi)腦電圖（intracranial electroencephalography, iEEG）進(jìn)一步證實(shí)，在識(shí)別過(guò)程中，HLVC是全腦最早出現(xiàn)信號(hào)變化的區(qū)域。最后，研究者構(gòu)建了一個(gè)包含先驗(yàn)?zāi)K的視覺(jué)轉(zhuǎn)換器人工智能模型，該模型不僅成功模擬了人類的一次性學(xué)習(xí)行為，其內(nèi)部表征也與HLVC的神經(jīng)編碼高度相似。這項(xiàng)研究為理解幻覺(jué)等神經(jīng)系統(tǒng)疾病的成因提供了新線索。研究發(fā)表在 Nature Communications 上。

#疾病與健康 #神經(jīng)機(jī)制與腦功能解析 #計(jì)算模型與人工智能模擬 #認(rèn)知科學(xué) #一次性學(xué)習(xí)

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Hachisuka, Ayaka, et al. “Neural and Computational Mechanisms Underlying One-Shot Perceptual Learning in Humans.” Nature Communications, vol. 17, no. 1, Feb. 2026, p. 1204. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-026-68711-x

飲酒會(huì)改變基因？長(zhǎng)期飲酒顛覆大腦GPR55受體表達(dá)模式

長(zhǎng)期飲酒為何難以戒斷？西班牙神經(jīng)科學(xué)研究所（埃爾切米格爾·埃爾南德斯大學(xué)與西班牙國(guó)家研究委員會(huì)聯(lián)合中心）的Jorge Manzanares和María Salud García-Gutiérrez等人進(jìn)行的一項(xiàng)研究，通過(guò)分析長(zhǎng)期飲酒者死后的大腦組織，揭示了酒精如何深刻改變大腦獎(jiǎng)賞與決策中樞的基因表達(dá)，為理解酒精成癮的生物學(xué)基礎(chǔ)提供了新證據(jù)。

研究團(tuán)隊(duì)分析了平均飲酒史長(zhǎng)達(dá)35年的酒精使用障礙患者的死后腦組織，并與無(wú)成癮史的對(duì)照組進(jìn)行比較。他們聚焦于大腦的內(nèi)源性大麻素系統(tǒng)（endocannabinoid system，調(diào)節(jié)愉悅、動(dòng)機(jī)和情緒的關(guān)鍵網(wǎng)絡(luò)），并檢測(cè)了兩個(gè)核心腦區(qū)——負(fù)責(zé)決策的前額葉皮層和處理獎(jiǎng)賞的伏隔核的基因表達(dá)。結(jié)果顯示，與對(duì)照組相比，酒精使用障礙患者大腦內(nèi)與成癮強(qiáng)化和復(fù)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的CB1受體基因表達(dá)在前額葉皮層和伏隔核分別飆升125%和78%；而具有神經(jīng)保護(hù)作用的CB2受體基因則在兩區(qū)域均下降約50%，意味著大腦的防御機(jī)制被削弱。此外，研究還首次發(fā)現(xiàn)GPR55受體基因在兩個(gè)腦區(qū)呈現(xiàn)相反的變化。這些分子層面的重塑解釋了為何成癮者執(zhí)行控制能力受損且極易復(fù)發(fā)，為開發(fā)靶向內(nèi)源性大麻素系統(tǒng)的個(gè)性化治療策略指明了方向。研究發(fā)表在 Addiction 上。

#疾病與健康 #神經(jīng)機(jī)制與腦功能解析 #酒精成癮 #基因表達(dá) #內(nèi)源性大麻素系統(tǒng)

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García-Gutiérrez, María Salud, et al. “Endocannabinoid System Gene Expression in Mesocorticolimbic Brain Regions of Individuals with Alcohol Use Disorder: A Descriptive Study.” Addiction, n/a, no. n/a. Wiley Online Library, https://doi.org/10.1111/add.70293. Accessed 9 Feb. 2026

史上最大規(guī)模腦成像研究證實(shí)：恐慌癥與大腦皮層變薄有關(guān)

恐慌癥（PD）的神經(jīng)基礎(chǔ)研究因樣本量小而結(jié)論不一。由Laura K. M. Han、Moji Aghajani及ENIGMA焦慮癥工作組（阿姆斯特丹大學(xué)醫(yī)學(xué)中心、萊頓大學(xué)等）牽頭，通過(guò)對(duì)全球近5000人的腦部掃描數(shù)據(jù)進(jìn)行大型聯(lián)合分析，首次揭示了與恐慌癥相關(guān)的穩(wěn)定且細(xì)微的腦結(jié)構(gòu)差異。

? 與健康對(duì)照組相比，驚恐障礙患者的（A）皮質(zhì)厚度較低；（B）皮質(zhì)表面積較小；（C）皮質(zhì)下體積較小。D 與晚發(fā)?。ā?1 歲）的驚恐障礙患者相比，早發(fā)?。ā?1 歲）的驚恐障礙患者的左側(cè)和右側(cè)側(cè)腦室均較大。LH：左半球，RH：右半球。Credit: Molecular Psychiatry (2026).

該研究匯總分析了1146名恐慌癥患者和3778名健康對(duì)照者的磁共振成像（MRI）數(shù)據(jù)。結(jié)果顯示，與健康人群相比，恐慌癥患者的額葉、顳葉和頂葉區(qū)域的皮質(zhì)厚度更薄、皮質(zhì)表面積更小。此外，其皮質(zhì)下區(qū)域，特別是丘腦和尾狀核的體積也更小。這些差異在25至55歲的成年患者中尤為明顯。研究還發(fā)現(xiàn)，早發(fā)性恐慌癥（21歲前發(fā)?。┡c更大的側(cè)腦室相關(guān)。這些發(fā)現(xiàn)為恐慌癥的神經(jīng)回路模型（涉及額葉-紋狀體-邊緣系統(tǒng)）提供了強(qiáng)有力的解剖學(xué)證據(jù)。研究發(fā)表在 Molecular Psychiatry 上。

#疾病與健康 #神經(jīng)機(jī)制與腦功能解析 #心理健康與精神疾病 #大型隊(duì)列研究 #腦成像

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Han, Laura K. M., et al. “Structural Brain Differences Associated with Panic Disorder: An ENIGMA-Anxiety Working Group Mega-Analysis of 4924 Individuals Worldwide.” Molecular Psychiatry, Jan. 2026, pp. 1–16. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41380-025-03376-4

告別單一補(bǔ)充劑：整體飲食質(zhì)量對(duì)青少年抑郁與焦慮干預(yù)更有效

青春期是心理健康問(wèn)題高發(fā)的關(guān)鍵時(shí)期，飲食習(xí)慣在其中扮演了何種角色？來(lái)自斯旺西大學(xué)（Swansea University）的Jade E. Tucker和Hayley A. Young團(tuán)隊(duì)通過(guò)一項(xiàng)系統(tǒng)性回顧研究，深入探討了飲食與青少年心理健康之間的復(fù)雜聯(lián)系。研究結(jié)果強(qiáng)調(diào)，相比于單一的營(yíng)養(yǎng)補(bǔ)充，改善整體飲食模式對(duì)于促進(jìn)青少年心理健康更為關(guān)鍵，并為未來(lái)的相關(guān)研究和公共衛(wèi)生政策制定了詳細(xì)的路線圖。

該研究采用系統(tǒng)綜述，對(duì)截至2025年7月的19項(xiàng)高質(zhì)量研究（包含6項(xiàng)干預(yù)試驗(yàn)和13項(xiàng)隊(duì)列研究）進(jìn)行了綜合分析，涵蓋了10至19歲的青少年群體。研究人員評(píng)估了包括維生素D、Omega-3脂肪酸在內(nèi)的單一營(yíng)養(yǎng)素，以及地中海飲食等整體飲食模式對(duì)心理健康的影響。結(jié)果顯示，雖然維生素D補(bǔ)充劑在某些研究中顯示出減少抑郁癥狀的潛力，但證據(jù)尚不一致。相比之下，健康的整體飲食模式和較高的飲食質(zhì)量指數(shù)與良好的心理健康結(jié)果（如較少的抑郁癥狀和心理困擾）之間表現(xiàn)出更一致的關(guān)聯(lián)。研究還發(fā)現(xiàn)，目前的文獻(xiàn)多集中于抑郁癥，對(duì)焦慮、壓力和自尊等指標(biāo)關(guān)注不足，且研究結(jié)果常受到性別和社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位的影響。鑒于此，團(tuán)隊(duì)建議未來(lái)的臨床和公共衛(wèi)生策略應(yīng)優(yōu)先考慮通過(guò)飲食質(zhì)量的整體提升來(lái)干預(yù)青少年心理健康，而非僅僅依賴孤立的營(yíng)養(yǎng)補(bǔ)充。研究發(fā)表在 Nutrients 上。

#心理健康與精神疾病 #健康管理與壽命延長(zhǎng) #青少年 #飲食模式 #公共衛(wèi)生

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Tucker, Jade E., et al. “A Recipe for Resilience: A Systematic Review of Diet and Adolescent Mental Health.” Nutrients, vol. 17, no. 23, Nov. 2025. www.mdpi.com, https://doi.org/10.3390/nu17233677

膽汁酸充當(dāng)“守門人”：人體選擇性吸收好脂肪的分子機(jī)制

長(zhǎng)期以來(lái)，人們認(rèn)為人體對(duì)脂肪的吸收是一視同仁的被動(dòng)過(guò)程。然而，Thomas Q. de Aguiar Vallim及其團(tuán)隊(duì)（加州大學(xué)洛杉磯分校）的最新研究推翻了這一觀點(diǎn)，發(fā)現(xiàn)膽汁酸實(shí)際上是脂肪吸收的精密“守門人”。該研究揭示了人體在分子層面對(duì)“好脂肪”和“壞脂肪”的處理方式截然不同，并提出了一種通過(guò)調(diào)節(jié)膽汁酸來(lái)選擇性排出壞脂肪、保留好脂肪的潛在療法。

? Credit: Cell Metabolism (2026).

研究團(tuán)隊(duì)利用CRISPR技術(shù)抑制了小鼠體內(nèi)合成膽汁酸的關(guān)鍵酶（CYP7A1），并將其與服用減肥藥奧利司他（Orlistat）的小鼠進(jìn)行對(duì)比。在高脂飲食下，盡管兩組小鼠排出的脂肪都增加了，但只有基因編輯組避免了體重增加且未出現(xiàn)食欲反彈。研究發(fā)現(xiàn)，這是因?yàn)槲幢晃盏闹具M(jìn)入腸道深處，觸發(fā)了飽腹感激素GLP-1（胰高血糖素樣肽-1）的大量分泌。更重要的是，脂質(zhì)分析顯示膽汁酸并非通用的“洗滌劑”，它們對(duì)多不飽和脂肪（好脂肪）有優(yōu)先親和力，而飽和脂肪（壞脂肪）則需要更高濃度的膽汁酸才能被吸收。因此，降低膽汁酸水平可以特異性地阻斷壞脂肪的吸收，同時(shí)保留對(duì)代謝有益的好脂肪。這一發(fā)現(xiàn)為開發(fā)針對(duì)肥胖和糖尿病的新型精準(zhǔn)療法提供了分子基礎(chǔ)。研究發(fā)表在 Cell Metabolism 上。

#疾病與健康 #健康管理與壽命延長(zhǎng) #代謝生物學(xué) #肥胖 #GLP-1

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Chan, Alvin P., et al. “Bile Acids Regulate Lipid Metabolism through Selective Actions on Fatty Acid Absorption.” Cell Metabolism, vol. 38, no. 2, Feb. 2026, pp. 263-280.e10. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.cmet.2025.11.010

AI 行業(yè)動(dòng)態(tài)

IntelliFold 2發(fā)布：關(guān)鍵性能超越AlphaFold 3

在生成式科學(xué)智能浪潮中，生物基石模型被譽(yù)為“皇冠上的明珠”。近日，IntelliGen AI公司正式發(fā)布了IntelliFold 2模型，其在多項(xiàng)核心性能指標(biāo)上實(shí)現(xiàn)了對(duì)DeepMind旗下AlphaFold 3的超越，為全球競(jìng)爭(zhēng)激烈的生物計(jì)算領(lǐng)域投下了一枚“Answer ball”。在權(quán)威的FoldBench基準(zhǔn)測(cè)試中，IntelliFold 2-Pro版本在抗體-抗原相互作用預(yù)測(cè)任務(wù)上取得了58.2%的成功率，較AlphaFold 3的47.9%領(lǐng)先超過(guò)10個(gè)百分點(diǎn)；在蛋白-配體共折疊任務(wù)上也以67.7%的成功率領(lǐng)先。這些突破意味著在藥物研發(fā)的早期虛擬篩選階段，該模型能更精準(zhǔn)地鎖定候選分子，顯著降低實(shí)驗(yàn)試錯(cuò)成本。IntelliFold 2已開源其v2-Flash和v2兩個(gè)版本，旨在降低全球科研人員使用高性能生物計(jì)算模型的門檻。

IntelliFold 2的技術(shù)突破源于對(duì)生成式人工智能（GenAI）底層邏輯的創(chuàng)造性重構(gòu)，而非單純堆疊參數(shù)或數(shù)據(jù)。其四大創(chuàng)新核心包括：通過(guò)潛在空間縮放技術(shù)提升模型表征能力和計(jì)算效率；引入隨機(jī)原子級(jí)表征以精細(xì)捕捉抗體等柔性結(jié)構(gòu)細(xì)節(jié)；利用基于近端策略優(yōu)化（PPO，Proximal Policy Optimization）的強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化擴(kuò)散模型采樣過(guò)程，提升預(yù)測(cè)穩(wěn)定性；以及采用難度感知的損失函數(shù)，讓模型更專注于預(yù)測(cè)難點(diǎn)。這些設(shè)計(jì)使其能夠統(tǒng)一處理從結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)到親和力預(yù)測(cè)、別構(gòu)（Allosteric，指蛋白質(zhì)遠(yuǎn)端位點(diǎn)調(diào)節(jié)其活性的機(jī)制）靶點(diǎn)篩選等多種下游任務(wù)，形成了一個(gè)“預(yù)測(cè)-估計(jì)-設(shè)計(jì)”的完整閉環(huán)，展示了工業(yè)級(jí)智能藥物設(shè)計(jì)引擎的應(yīng)用潛力。

#IntelliFold2 #AlphaFold3 #生成式科學(xué)智能 #蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè) #開源模型

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https://github.com/IntelliGen-AI/IntelliFold

Claude新功能快2.5倍卻貴6倍，開發(fā)者直呼用不起

人工智能公司Anthropic近日為其頂級(jí)模型Claude Opus 4.6推出了“極速模式”（Fast Mode），此舉在開發(fā)者社區(qū)引發(fā)巨大爭(zhēng)議。該模式宣稱能將響應(yīng)速度提升至標(biāo)準(zhǔn)模式的2.5倍，但定價(jià)策略極為激進(jìn)：輸出價(jià)格從每百萬(wàn)token 25美元飆升至150美元，漲幅高達(dá)600%。更引發(fā)用戶不滿的是，極速模式的消費(fèi)獨(dú)立于用戶訂閱套餐額度之外，需額外付費(fèi)。Anthropic官方明確表示，此模式僅提升速度，模型權(quán)重與回答質(zhì)量與標(biāo)準(zhǔn)模式完全一致。這一定價(jià)策略被許多開發(fā)者指責(zé)為“吃相難看”，在社交平臺(tái)上引發(fā)了關(guān)于其究竟是“技術(shù)自信”還是“商業(yè)自殺”的廣泛討論。

盡管定價(jià)高昂，但Claude Opus 4.6本身的性能支撐了Anthropic的定價(jià)底氣。該模型在多項(xiàng)權(quán)威評(píng)測(cè)中均位列第一，例如在Artificial Intelligence Index v4.0綜合評(píng)分中超越OpenAI的GPT-5.2，在Arena.ai的代碼、文本、專家三大競(jìng)技場(chǎng)全部登頂。其技術(shù)突破包括支持100萬(wàn)token的超長(zhǎng)上下文窗口，以及強(qiáng)大的自我糾錯(cuò)能力。Anthropic內(nèi)部實(shí)驗(yàn)甚至展示了由16個(gè)Opus 4.6智能體協(xié)作、以極少人力干預(yù)完成編寫復(fù)雜C編譯器的壯舉。此次極速模式的推出，標(biāo)志著AI行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn)正從“能做什么”向“能多快做到”轉(zhuǎn)變。Anthropic此舉是一次大膽的市場(chǎng)試探，旨在評(píng)估市場(chǎng)為“速度”這一新維度的智能所愿意支付的溢價(jià)，其結(jié)果將深刻影響未來(lái)AI服務(wù)的商業(yè)模式。

#Claude #極速模式 #定價(jià)爭(zhēng)議 #Opus4.6 #AI成本

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https://code.claude.com/docs/en/fast-mode#toggle-fast-mode

AI數(shù)學(xué)證明新突破：初創(chuàng)公司Axiom破解四道長(zhǎng)期未解難題

人工智能在深度推理領(lǐng)域取得重要進(jìn)展。近日，由前弗吉尼亞大學(xué)教授Ken Ono等人加盟的AI初創(chuàng)公司Axiom宣布，其開發(fā)的數(shù)學(xué)證明AI系統(tǒng)AxiomProver成功破解了四個(gè)長(zhǎng)期未被解決的數(shù)學(xué)問(wèn)題。其中最具代表性的是解決了由數(shù)學(xué)家Dawei Chen和Quentin Gendron五年前提出的“陳-讓德龍猜想”（Chen-Gendron conjecture），該猜想涉及代數(shù)幾何與數(shù)論的一個(gè)關(guān)聯(lián)公式。AI不僅獨(dú)立完成了該證明，還利用名為L(zhǎng)ean的數(shù)學(xué)語(yǔ)言自行進(jìn)行了驗(yàn)證。此外，AxiomProver還完全獨(dú)立地證明了關(guān)于“syzygies”（數(shù)學(xué)中表示代數(shù)關(guān)系序列的術(shù)語(yǔ)）的“費(fèi)爾猜想”（Fel's Conjecture），該猜想甚至與數(shù)學(xué)傳奇人物Srinivasa Ramanujan百年前的筆記公式相關(guān)。

這一系列成果標(biāo)志著AI作為“智能伙伴”輔助前沿?cái)?shù)學(xué)研究的范式正在形成。Axiom的方法并非簡(jiǎn)單檢索文獻(xiàn)，而是將大語(yǔ)言模型與專為數(shù)學(xué)推理訓(xùn)練的AxiomProver系統(tǒng)結(jié)合，能產(chǎn)生可驗(yàn)證的新穎證明路徑。哈佛商學(xué)院教授Scott Kominers評(píng)價(jià)其證明過(guò)程與結(jié)果均“令人驚嘆”。除了推動(dòng)純數(shù)學(xué)發(fā)展，此類技術(shù)也具有重要的潛在商業(yè)價(jià)值。例如，相同的“可證明正確”的AI驗(yàn)證邏輯可用于開發(fā)更能抵御網(wǎng)絡(luò)攻擊的高可靠性軟件代碼。Axiom的CEO Carina Hong認(rèn)為，數(shù)學(xué)是絕佳的“試驗(yàn)場(chǎng)”，相關(guān)技術(shù)未來(lái)將孕育高價(jià)值應(yīng)用。正如Chen所言，AI不會(huì)使數(shù)學(xué)家遺忘“乘法表”，反而將為數(shù)學(xué)研究開啟更廣闊的視野。

#Axiom #AI數(shù)學(xué)證明 #陳讓德龍猜想 #自動(dòng)推理 #Lean

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https://arxiv.org/abs/2602.03716

AI 驅(qū)動(dòng)科學(xué)

Nature：跨學(xué)科團(tuán)隊(duì)宣稱通用人工智能已至：當(dāng)前大模型滿足關(guān)鍵測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)

通用人工智能是遙不可及的未來(lái)，還是已經(jīng)發(fā)生的現(xiàn)實(shí)？Eddy Keming Chen、Mikhail Belkin、Leon Bergen和David Danks（加州大學(xué)圣地亞哥分校）組成的跨學(xué)科團(tuán)隊(duì)給出了驚人的結(jié)論：按照合理的標(biāo)準(zhǔn)，通用人工智能已經(jīng)到來(lái)。這項(xiàng)研究挑戰(zhàn)了認(rèn)為AI必須達(dá)到完美或擁有超級(jí)智能才算AGI的傳統(tǒng)觀點(diǎn)，主張從認(rèn)知能力的廣度與深度來(lái)評(píng)估機(jī)器智能。

研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)哲學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和認(rèn)知科學(xué)的視角，重新審視了通用智能的定義。他們指出，不應(yīng)將AGI與“超級(jí)智能”混為一談，也不應(yīng)要求機(jī)器具備連人類個(gè)體都無(wú)法達(dá)到的全知全能。研究引用了2025年3月的一項(xiàng)數(shù)據(jù)，顯示大語(yǔ)言模型GPT-4.5在圖靈測(cè)試中被誤判為人類的概率高達(dá)73%，表現(xiàn)優(yōu)于真實(shí)人類。此外，AI在國(guó)際數(shù)學(xué)奧林匹克競(jìng)賽中奪金、解決博士級(jí)難題等事實(shí)，標(biāo)志著其已達(dá)到“專家層級(jí)”。針對(duì)批評(píng)者提出的“隨機(jī)鸚鵡”（stochastic parrot）理論——即AI只是在沒(méi)有理解的情況下重組概率模式——團(tuán)隊(duì)反駁稱，現(xiàn)有模型能夠解決全新的數(shù)學(xué)問(wèn)題并進(jìn)行反事實(shí)推理，證明其內(nèi)部已建立了功能性的世界模型。作者強(qiáng)調(diào)，就像霍金雖受身體局限但智慧超群一樣，缺乏實(shí)體或自主性并不妨礙AI擁有智能。研究發(fā)表在 Nature 上。

#認(rèn)知科學(xué) #計(jì)算模型與人工智能模擬 #大模型技術(shù) #通用人工智能 #圖靈測(cè)試

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Chen, Eddy Keming, et al. “Does AI Already Have Human-Level Intelligence? The Evidence Is Clear.” Nature, vol. 650, no. 8100, Feb. 2026, pp. 36–40. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/d41586-026-00285-6

給海星背上3D打印書包：海星管足的局部反饋機(jī)制啟發(fā)軟體機(jī)器人設(shè)計(jì)

沒(méi)有大腦如何協(xié)調(diào)四肢？Amandine Deridoux、Eva Kanso和Sylvain Gabriele團(tuán)隊(duì)（南加州大學(xué)、蒙斯大學(xué)）通過(guò)研究海星揭示了這一謎題。他們發(fā)現(xiàn)海星的數(shù)百個(gè)管足并非由中央神經(jīng)系統(tǒng)指揮，而是依靠每個(gè)管足對(duì)局部機(jī)械力的獨(dú)立反應(yīng)來(lái)實(shí)現(xiàn)整體的自適應(yīng)運(yùn)動(dòng)。這一發(fā)現(xiàn)為設(shè)計(jì)更具韌性的自主機(jī)器人提供了重要的生物學(xué)藍(lán)圖。

? 俯視圖，圖中是背著 3D 打印背包的紅海星（Asterias rubens）。

研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一系列精巧的實(shí)驗(yàn)。他們?yōu)楹Ｐ侵谱髁颂厥獾?D打印“背包”以增加其體重負(fù)荷，并進(jìn)行了倒置運(yùn)動(dòng)測(cè)試。利用受抑全內(nèi)反射（FTIR）成像技術(shù)，研究人員能夠?qū)崟r(shí)觀察并量化單個(gè)管足與接觸面的附著情況。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，海星管足的運(yùn)動(dòng)具有高度的獨(dú)立性和適應(yīng)性：當(dāng)感受到負(fù)荷增加時(shí)，管足會(huì)自動(dòng)延長(zhǎng)附著時(shí)間以增加抓地力；在倒置狀態(tài)下，它們也會(huì)相應(yīng)調(diào)整接觸行為。

團(tuán)隊(duì)建立的生物力學(xué)模型進(jìn)一步證實(shí)，這種協(xié)調(diào)運(yùn)動(dòng)源于一種分布式的反饋機(jī)制。每個(gè)管足就像一個(gè)獨(dú)立的傳感器和執(zhí)行器，根據(jù)局部的機(jī)械應(yīng)變決定何時(shí)附著或松開。這種通過(guò)身體力學(xué)耦合實(shí)現(xiàn)的去中心化控制，使得海星即使在部分管足失效或環(huán)境突變時(shí)，仍能保持穩(wěn)定的運(yùn)動(dòng)能力。這為開發(fā)能夠在極端環(huán)境中工作的軟體機(jī)器人提供了全新的思路。研究發(fā)表在 PNAS 上。

#認(rèn)知科學(xué) #機(jī)器人及其進(jìn)展 #仿生學(xué) #去中心化控制 #生物力學(xué)

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Deridoux, Amandine, et al. “Tube Feet Dynamics Drive Adaptation in Sea Star Locomotion.” Proceedings of the National Academy of Sciences, vol. 123, no. 3, Jan. 2026, p. e2509681123. pnas.org (Atypon), https://doi.org/10.1073/pnas.2509681123

密歇根大學(xué)開發(fā)AI模型Prima，數(shù)秒內(nèi)診斷腦部疾病準(zhǔn)確率高達(dá)97.5%

隨著全球MRI檢查需求激增，放射科醫(yī)生面臨著巨大的工作負(fù)荷，導(dǎo)致診斷報(bào)告延遲和潛在的誤診風(fēng)險(xiǎn)。Todd Hollon、Yiwei Lyu和Samir Harake等人（密歇根大學(xué)）開發(fā)了一種名為“Prima”的人工智能模型。該團(tuán)隊(duì)旨在通過(guò)整合醫(yī)療系統(tǒng)規(guī)模的數(shù)據(jù)，創(chuàng)建一個(gè)能夠輔助醫(yī)生快速、精準(zhǔn)解讀腦部影像的“副駕駛”工具。

? 在臨床背景下可解釋的 Prima 預(yù)測(cè)。Credit: Nature Biomedical Engineering (2026).

Prima是一種視覺(jué)語(yǔ)言模型，也是神經(jīng)影像領(lǐng)域的首個(gè)基礎(chǔ)模型。與以往僅依賴小規(guī)模人工整理數(shù)據(jù)進(jìn)行特定任務(wù)訓(xùn)練的模型不同，研究團(tuán)隊(duì)使用了超過(guò)20萬(wàn)項(xiàng)完整的MRI檢查和560萬(wàn)個(gè)圖像序列，結(jié)合患者的臨床病史和醫(yī)生開單原因?qū)rima進(jìn)行訓(xùn)練。在一項(xiàng)涉及近3萬(wàn)例MRI檢查的測(cè)試中，Prima展現(xiàn)了驚人的性能：它能在幾秒鐘內(nèi)完成讀取和診斷，對(duì)神經(jīng)系統(tǒng)疾病的檢測(cè)準(zhǔn)確率高達(dá)97.5%（平均AUC為92.0%），優(yōu)于現(xiàn)有的最先進(jìn)模型。此外，Prima具備臨床分流能力，能自動(dòng)識(shí)別腦出血或中風(fēng)等緊急情況并向相關(guān)?？漆t(yī)生發(fā)送警報(bào)，同時(shí)提供可解釋的診斷建議。研究人員認(rèn)為，這項(xiàng)技術(shù)有望緩解醫(yī)療資源短缺問(wèn)題，改善診斷流程。研究發(fā)表在 Nature Biomedical Engineering 上。

#疾病與健康 #大模型技術(shù) #醫(yī)學(xué)影像 #人工智能 #神經(jīng)系統(tǒng)疾病

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Lyu, Yiwei, et al. “Learning Neuroimaging Models from Health System-Scale Data.” Nature Biomedical Engineering, Feb. 2026, pp. 1–13. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41551-025-01608-0

自校準(zhǔn)AI系統(tǒng)突破生成式視頻時(shí)長(zhǎng)限制與訓(xùn)練瓶頸

生成式AI在視頻創(chuàng)作領(lǐng)域長(zhǎng)期受困于“漂移”問(wèn)題——視頻播放幾十秒后畫面便會(huì)崩壞且邏輯混亂。瑞士洛桑聯(lián)邦理工學(xué)院（EPFL）的Alexandre Alahi教授、李武陽(yáng)博士及Yasaman Haghighi等人組成的研究團(tuán)隊(duì)（VITA實(shí)驗(yàn)室），開發(fā)了兩種突破性技術(shù)：能夠消除時(shí)間限制的“Stable Video Infinity”系統(tǒng)，以及一種名為“LayerSync”的高效訓(xùn)練方法。這些成果不僅解決了視頻生成的連貫性問(wèn)題，還大幅降低了模型訓(xùn)練對(duì)外部資源的依賴。

為了解決視頻漂移，研究團(tuán)隊(duì)采用了一種“誤差循環(huán)再訓(xùn)練”（error recycling）的策略。通過(guò)將模型生成過(guò)程中的錯(cuò)誤畫面反饋回訓(xùn)練系統(tǒng)，迫使AI學(xué)習(xí)如何在輸入不完美數(shù)據(jù)的情況下“重回正軌”，從而實(shí)現(xiàn)了時(shí)長(zhǎng)無(wú)限且邏輯連貫的視頻生成。同時(shí)，團(tuán)隊(duì)還提出了LayerSync（層同步）技術(shù)，利用擴(kuò)散模型內(nèi)部深層網(wǎng)絡(luò)對(duì)語(yǔ)義理解更深刻的特點(diǎn)，以此作為“內(nèi)部導(dǎo)師”來(lái)指導(dǎo)淺層網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)。這種“自我對(duì)齊”機(jī)制無(wú)需借助昂貴的外部預(yù)訓(xùn)練模型。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示，LayerSync在圖像生成任務(wù)中將訓(xùn)練速度提升了8.75倍，質(zhì)量提升23.6%，并在音頻和動(dòng)作生成等多個(gè)領(lǐng)域驗(yàn)證了其有效性。研究相關(guān)論文發(fā)表在 arXiv 預(yù)印本平臺(tái)上，并將于2026年4月在 International Conference on Learning Representations 上展示。

#大模型技術(shù) #計(jì)算模型與人工智能模擬 #生成式AI #視頻生成

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Haghighi, Yasaman, et al. “LayerSync: Self-Aligning Intermediate Layers.” arXiv:2510.12581, arXiv, 14 Oct. 2025. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2510.12581

音樂(lè)與同理心語(yǔ)音結(jié)合增強(qiáng)人機(jī)情感連接

孤獨(dú)感已成為影響現(xiàn)代人特別是老年群體心理健康的重要因素，而能夠提供情感支持的機(jī)器人被視為潛在的解決方案。為了提升人機(jī)互動(dòng)的溫度，Johan F. Hoorn和Ivy S. Huang（香港理工大學(xué)、香港中文大學(xué)）組成的團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了一項(xiàng)創(chuàng)新研究，旨在探究如何通過(guò)結(jié)合音樂(lè)與語(yǔ)音來(lái)增強(qiáng)機(jī)器人的情感共鳴能力，并觀察這種影響在長(zhǎng)期互動(dòng)中的變化。

研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一個(gè)屏幕上的NAO機(jī)器人，并招募了講粵語(yǔ)的參與者進(jìn)行了為期兩周、共三次的重復(fù)互動(dòng)實(shí)驗(yàn)。研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)機(jī)器人同時(shí)使用富有同理心的語(yǔ)音和背景音樂(lè)時(shí)，參與者感知到的同理心最為強(qiáng)烈，這種多模態(tài)方法產(chǎn)生了相互強(qiáng)化效應(yīng)。盡管數(shù)據(jù)顯示，隨著時(shí)間的推移，用戶對(duì)機(jī)器人最初的情感聯(lián)結(jié)和感知到的同理心會(huì)逐漸消退，但音樂(lè)的加入產(chǎn)生了一個(gè)意想不到的積極效果：它讓機(jī)器人在后續(xù)互動(dòng)中顯得更加“真實(shí)”且與用戶個(gè)人更“相關(guān)”。這種體驗(yàn)類似于人類咨詢師利用音樂(lè)安撫客戶，使得機(jī)器人看起來(lái)更具人格化。此外，研究還發(fā)現(xiàn)對(duì)于極度孤獨(dú)的個(gè)體，機(jī)器人的單純存在本身就具有顯著的陪伴意義。這些發(fā)現(xiàn)表明，為了維持長(zhǎng)期的陪伴效果，未來(lái)的機(jī)器人設(shè)計(jì)需要具備適應(yīng)性，能夠根據(jù)用戶的反饋調(diào)整音樂(lè)和對(duì)話策略。研究發(fā)表在 ACM Transactions on Human-Robot Interaction 上。

#疾病與健康 #心理健康與精神疾病 #機(jī)器人及其進(jìn)展 #情感計(jì)算 #人機(jī)交互

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Huang, Ivy S., and Johan F. Hoorn. “A Talking Musical Robot over Multiple Interactions: After Bonding and Empathy Fade, Relevance and Realism Arise.” J. Hum.-Robot Interact., vol. 15, no. 1, Oct. 2025, p. 18:1-18:38. ACM Digital Library, https://doi.org/10.1145/3758102

生成式AI與胞內(nèi)篩選結(jié)合，實(shí)現(xiàn)RNA適配體單輪高效進(jìn)化

如何擺脫傳統(tǒng)核酸適配體篩選中繁瑣的多輪迭代，并確保其在細(xì)胞內(nèi)的真實(shí)活性？王宇研究員帶領(lǐng)的團(tuán)隊(duì)（中國(guó)科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院合成生物學(xué)研究所等）給出了革命性的答案。他們將生成式人工智能與胞內(nèi)篩選技術(shù)相結(jié)合，開發(fā)了一套全新的進(jìn)化框架，僅需一輪實(shí)驗(yàn)即可獲得高質(zhì)量的RNA適配體，這一成果得到了諾貝爾獎(jiǎng)得主、核酸適配體領(lǐng)域開創(chuàng)者Jack Szostak的高度評(píng)價(jià)。

該研究團(tuán)隊(duì)提出了一種名為GRAPE-LM的生成式AI框架，通過(guò)將“物理進(jìn)化”與“數(shù)字優(yōu)化”相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了RNA適配體的高效發(fā)現(xiàn)。研究人員首先利用CRISmers（一種基于CRISPR-Cas的胞內(nèi)篩選系統(tǒng)）在細(xì)胞內(nèi)完成一輪篩選，捕捉具有生物學(xué)活性的種子序列。隨后，GRAPE-LM利用基于Transformer架構(gòu)的條件自編碼器和核酸語(yǔ)言模型，以這些胞內(nèi)篩選數(shù)據(jù)為引導(dǎo)，在龐大的序列空間中進(jìn)行數(shù)字化推演和優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，該方法在針對(duì)人T細(xì)胞受體CD3ε、新冠病毒刺突蛋白R(shí)BD以及致癌轉(zhuǎn)錄因子c-Myc等不同類型的靶標(biāo)時(shí)，僅用一輪篩選便獲得了優(yōu)于傳統(tǒng)多輪方法（SELEX）的適配體。此外，該技術(shù)將起始文庫(kù)需求量降低了數(shù)百萬(wàn)倍，成功打破了胞內(nèi)篩選通量受限的瓶頸，為核酸藥物和探針的開發(fā)提供了強(qiáng)大的新范式。研究發(fā)表在 Nature Biotechnology 上。

#AI 驅(qū)動(dòng)科學(xué) #大模型技術(shù) #RNA適配體 #合成生物學(xué) #生成式AI

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Zhang, Jun, et al. “Single-Round Evolution of RNA Aptamers with GRAPE-LM.” Nature Biotechnology, Feb. 2026, pp. 1–13. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41587-026-03007-5

Nature：像創(chuàng)可貼一樣的柔性AI芯片：FLEXI實(shí)現(xiàn)低成本端側(cè)智能

如何讓貼在皮膚上的柔性貼片擁有像智能手機(jī)一樣的分析能力，同時(shí)還能保持低功耗和低成本？針對(duì)這一難題，任天令教授、劉仿釔副研究員（清華大學(xué)集成電路學(xué)院）與顏博南研究員（北京大學(xué)人工智能研究院）合作，開發(fā)了一種全新的解決方案。他們通過(guò)跨層協(xié)同優(yōu)化策略，成功突破了柔性電子在高性能與低功耗之間難以兼顧的瓶頸，研制出了一款名為FLEXI的柔性芯片，為未來(lái)的可穿戴醫(yī)療和智能機(jī)器人提供了強(qiáng)大的“柔性大腦”。

該研究采用了一種全方位的跨層優(yōu)化方法。在底層制造上，團(tuán)隊(duì)利用成熟的低溫多晶硅薄膜晶體管（LTPS-TFT）工藝，通過(guò)特定處理賦予芯片堅(jiān)固而柔韌的“骨骼”；在電路層面，創(chuàng)新性地應(yīng)用了數(shù)字存內(nèi)計(jì)算架構(gòu)，即讓數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)的地方直接進(jìn)行計(jì)算，從而消除了傳統(tǒng)架構(gòu)中數(shù)據(jù)搬運(yùn)帶來(lái)的巨大能耗和延遲。此外，團(tuán)隊(duì)還通過(guò)算法優(yōu)化將AI模型壓縮，使其能高效部署在僅有指甲蓋大小的柔性芯片上。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，F(xiàn)LEXI芯片在心律失常檢測(cè)中準(zhǔn)確率高達(dá)99.2%，且在經(jīng)歷超過(guò)4萬(wàn)次彎折后性能依然穩(wěn)定。其單顆制造成本不到一毛錢人民幣，功耗極低，極具大規(guī)模商業(yè)化潛力。研究發(fā)表在 Nature 上。

#疾病與健康 #跨學(xué)科整合 #柔性電子 #存內(nèi)計(jì)算 #端側(cè)智能

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Yan, Anzhi, et al. “A Flexible Digital Compute-in-Memory Chip for Edge Intelligence.” Nature, vol. 649, no. 8099, Jan. 2026, pp. 1165–71. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-025-09931-x

模擬思維能否永生？“步驟-結(jié)構(gòu)原則”挑戰(zhàn)腦仿真中的圖靈等價(jià)性

隨著全腦仿真和意識(shí)上傳從科幻構(gòu)想走向技術(shù)探討，一個(gè)核心假設(shè)正面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)：數(shù)字計(jì)算機(jī)真的能承載人類意識(shí)嗎？Chris Percy（共感知倡議，The Co-Sentience Initiative）發(fā)表最新研究，質(zhì)疑了支撐“思維上傳”的關(guān)鍵基石——圖靈等價(jià)性，并指出目前的數(shù)字化路徑可能存在根本性的安全隱患。

Chris Percy在研究中引入了“步驟-結(jié)構(gòu)原則”（Step-Structure Principle），指出雖然圖靈機(jī)可以模擬任何計(jì)算功能的輸入和輸出行為，但它并不保留計(jì)算的“步驟結(jié)構(gòu)”，即計(jì)算步驟的數(shù)量、輸入輸出的組織方式以及信息處理密度。簡(jiǎn)而言之，模擬“做什么”并不等同于保留了“怎么做”。如果大腦的意識(shí)產(chǎn)生依賴于特定的模擬結(jié)構(gòu)而非單純的邏輯運(yùn)算，那么基于數(shù)字架構(gòu)的腦仿真可能創(chuàng)造出行為上與人無(wú)異、但內(nèi)部毫無(wú)知覺(jué)的“哲學(xué)僵尸”。

作者提出了三個(gè)支持“步驟結(jié)構(gòu)”關(guān)乎意識(shí)的論據(jù)：復(fù)雜系統(tǒng)的計(jì)算不可簡(jiǎn)化性、神經(jīng)科學(xué)中觀察到的類似相變的閾值效應(yīng)，以及意識(shí)體驗(yàn)中的現(xiàn)象結(jié)合問(wèn)題。研究警告稱，如果忽視這一區(qū)別，人類可能會(huì)為了追求數(shù)字永生而陷入一種原本可以避免的生存性風(fēng)險(xiǎn)——將自己替換為毫無(wú)意識(shí)的代碼。論文呼吁在推進(jìn)腦上傳技術(shù)前，通過(guò)神經(jīng)科學(xué)和計(jì)算建模的對(duì)抗性合作，對(duì)這一原則進(jìn)行嚴(yán)格的實(shí)證測(cè)試。該研究作為白皮書發(fā)布在 The Co-Sentience Initiative 上。

#意識(shí)與腦機(jī)接口 #計(jì)算模型與人工智能模擬 #神經(jīng)機(jī)制與腦功能解析 #跨學(xué)科整合

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https://philarchive.org/rec/PERCAM-13

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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(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(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、、、科普視頻媒體「大圓鏡」等。