追问daily | 睡梦中哪些记忆会被存储？破坏并修复DNA以形成记忆；实时监测大脑中氧气流动的新技术

█脑科学动态

在睡梦中，哪些记忆会变转换为长期记忆？

实时监测大脑中氧气流动的新技术

破坏并修复DNA以形成记忆

儿童会选择预测哪些人的行为？

少突胶质细胞遭受致命伤害后，可存活45天

破坏食欲的大脑回路

█AI行业动态

AI21发布全球首个结合Mamba技术的生产级AI模型Jamba

OpenAI推出GPT收益计划

Hume AI推出能感知情感的对话AI—EVI

█AI研发动态

通过手机视频技术，简化步频步态分析

Al Comic Factory：漫画工厂

小型Transformer模型精确预测最大公约数

脑科学动态

在睡梦中，哪些记忆会变转换为长期记忆？

近几十年来，神经科学家建立了一个观点，认为大脑会在同一夜的睡眠中将每天的一些体验转化为永久记忆。纽约大学格罗斯曼医学院的研究团队近日提出了一个新的机制，决定了哪些记忆会被标记为足够重要，以便在睡眠中变为永久记忆。

通过在小鼠中使用大规模神经元记录和降维技术，研究人员追踪了小鼠连续通过迷宫的行为，这些行为被持续变化的神经元群体所追踪。在消费奖励期间大脑状态的改变导致在某些试验中出现了锐波涟漪（SPW-Rs），这些锐波涟漪的特定尖峰内容能够解码它们周围的试验块。研究发现，在经历后的睡眠期间，锐波涟漪继续重放那些在清醒时最频繁被激活的试验块。这表明，锐波涟漪重放的内容，可能是大脑选择哪些经验将被保存并巩固为长期记忆的一种神经生理标记机制。研究发表在Science上。

#记忆巩固 #锐波-涟漪 #海马体 #神经元追踪 #降维技术

阅读论文：

Yang, W., Sun, C., Huszár, R., Hainmueller, T., Kiselev, K., & Buzsáki, G. (2024). Selection of experience for memory by hippocampal sharp wave ripples. Science, 383(6690), 1478–1483. https://doi.org/10.1126/science.adk8261

实时监测大脑中氧气流动的新技术

人脑对氧气的需求极为巨大，但关于大脑在正常生理条件下的氧分压动态知之甚少。罗切斯特大学和哥本哈根大学的跨学科神经医学中心（CTN）的研究团队，开发出了一种新的生物发光成像技术，能实时观测大脑中的局部氧气水平指标——脑组织氧分压（pO₂），并由此获得了详细的小鼠脑部氧气运动图像。

该研究采用了一种名为“绿色增强型纳米灯塔”（GeNL）的基因编码生物发光氧指示器，成功在清醒且行为自主的小鼠中进行了皮层部分氧分压的成像。研究发现，在大脑皮层存在自发形成的、空间定义明确的“缺氧口袋”，这些口袋与局部毛细血管流动的中断直接相关。更重要的是，相较于静息状态，运动会使“缺氧口袋”减少52%，而这也揭示了为何久坐不动会增加患阿尔茨海默病等的风险。研究发表在Science期刊上。

#大脑氧消耗 #生物发光成像技术 #缺氧口袋 #毛细血管流动 #神经系统疾病

阅读论文：

Beinlich, F. R. M., Asiminas, A., Untiet, V., Bojarowska, Z., Plá, V., Sigurdsson, B., Timmel, V., Gehrig, L., Graber, M. H., Hirase, H., & Nedergaard, M. (2024). Oxygen imaging of hypoxic pockets in the mouse cerebral cortex. Science, 383(6690), 1471–1478. https://doi.org/10.1126/science.adn1011

破坏并修复DNA以形成记忆

在纽约城市阿尔伯特·爱因斯坦医学院进行的一项最新研究发现，记忆的形成过程与大脑细胞DNA的损伤及其随后的修复过程紧密相关。研究人员通过训练小鼠将电击与特定环境联系起来，观察了记忆形成过程中海马体神经元的基因活动变化。

他们发现，记忆形成后，某些神经元会出现持续的双链DNA断裂、核膜破裂等现象，并激活TLR9信号通路，进而参与DNA损伤的修复过程。通过敲低特定神经元中的Tlr9基因，研究人员发现这会损害记忆的形成，并影响神经元簇中特定基因表达的变化。TLR9不仅在DNA损伤修复中发挥作用，还涉及到中心体功能、纤毛形成等关键生物学过程。这些过程对于神经元被招募到记忆回路至关重要，TLR9功能的损害可能导致记忆形成机制出现问题，进而引发认知障碍。研究发表在Nature上。

#记忆形成 #DNA损伤修复 #TLR9信号通路 #神经元簇 #认知障碍

阅读论文：

Jovasevic, V., Wood, E. M., Cicvaric, A., Zhang, H., Petrovic, Z., Carboncino, A., Parker, K. K., Bassett, T. E., Moltesen, M., Yamawaki, N., Login, H., Kalucka, J., Sananbenesi, F., Zhang, X., Fischer, A., & Radulovic, J. (2024). Formation of memory assemblies through the DNA-sensing TLR9 pathway. Nature, 1–9. https://doi.org/10.1038/s41586-024-07220-7

儿童会选择预测哪些人的行为？

人类学习预测他人行为和进行社会分类的能力，是我们社会认知基础的两个方面。这些能力从婴儿期早期就开始形成。最新的神经科学研究聚焦于6个月大婴儿如何预测说同一母语人的行为上。

通过观察42名6个月大的婴儿对视频中人物打开盒子取球的行为的反应，研究发现婴儿在看到说母语的人物时会出现脑波的特定去同步现象，而面对说外语的人时则不会。这说明婴儿的行为预测能力受到语言等社会因素的影响。此外，眼动跟踪分析显示，对语言的熟悉程度会影响婴儿预测他人行为的方式，因为只有被母语说话者吸引的婴儿会根据能动体的预期行为调整他们的注意力。这表明，从早期开始，婴儿预测他人行为的能力就已经与社会线索相互关联，特别是使用母语说话的群体。研究发表在Journal of Neuroscience上。

#社会认知 #语言社区 #婴儿行为预测 #脑波去同步 #眼动跟踪

阅读论文：

M, C., K, Z., & N, S.-G. (2024). Selective action prediction in infancy depending on linguistic cues: An EEG and Eyetracker study. Journal of Neuroscience. https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.1301-23.2024

少突胶质细胞遭受致命伤害后，可存活45天

达特茅斯学院的研究人员发表的一项新研究中发现，少突胶质细胞在遭受致命伤害后，可以存活长达45天，而这一伤害通常会在24小时内杀死较年轻的细胞。在研究中，科学家们使用了一种活组织模型，该模型允许他们启动单个少突胶质细胞的死亡过程，以观察周围细胞的反应。通过这种模型，研究团队发现，在年轻的大脑中，一旦某个少突胶质细胞死亡，周围的细胞会立即补充丢失的髓鞘。而在相当于60岁人类大脑的模型中，周围细胞则无动于衷，导致髓鞘的丢失。研究发表在Journal of Neuroscience上。

#成熟少突胶质细胞 #生命力 #老化 #多发性硬化症 #细胞死亡机制

阅读论文：

Chapman, T. W., Kamen, Y., Piedra, E. T., & Hill, R. A. (2024). Oligodendrocyte Maturation Alters the Cell Death Mechanisms That Cause Demyelination. Journal of Neuroscience, 44(13). https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.1794-23.2024

破坏食欲的大脑回路

饱腹感、恶心或焦虑都会导致食欲下降。身体通过推迟进食来避免进一步损害，并为自我修复争取时间。马克斯·普朗克生物智能研究所的研究人员现在识别出了大脑中的一个回路，当老鼠感到恶心时，这个回路会阻止它们进食。

通过对老鼠的研究，团队发现了中央杏仁体内的一个特定神经元群体（CeADlk1），这些神经元仅在感到恶心而非饱腹时被激活，并且能够特异性地抑制因恶心引起的进食行为。当这些CeADlk1神经元被人为激活时，它们不仅能抑制食欲，还能减少饮水和社交互动，表明这些神经元在控制动机行为中扮演着更广泛的角色。这些神经元向多个大脑区域发送抑制性信号，特别是通过抑制脑桥核的神经元来发挥作用。此外，CeADlk1神经元被发现接收来自促进食欲的CeA神经元的抑制信号，同时也从多个大脑区域接收输入，显示出其在大脑中的复杂连接和功能。研究发表在 Cell Reports 上。

#神经回路 #食欲调节 #恶心 #杏仁体 #神经生物学

阅读论文：

Ding, W., Weltzien, H., Peters, C., & Klein, R. (2024). Nausea-induced suppression of feeding is mediated by central amygdala Dlk1-expressing neurons. Cell Reports, 43(4). https://doi.org/10.1016/j.celrep.2024.113990

AI 行业动态

AI21发布全球首个结合Mamba技术的生产级AI模型Jamba

AI21 Labs成功发布了世界上首个结合了Mamba结构化状态空间（SSM）技术与传统Transformer架构的生产级AI模型——Jamba。Jamba模型具备52B参数，其中12B参数在生成过程中活跃，由16位专家共同开发，生成时仅2位专家处于活跃状态。该模型不仅结合了Joint Attention和Mamba技术，还支持高达256K的上下文长度，单个A100 80GB GPU最多可处理140K上下文，使其在处理长上下文时的吞吐量相比Mixtral 8x7B模型提高了3倍。

Jamba的设计理念是利用Mamba的SSM技术优势处理长序列数据，并通过融合Transformer架构的元素，弥补纯SSM模型在处理复杂模式和依赖关系上的不足。这种创新结构旨在提高模型处理长文本数据的效率和准确性，同时保持对复杂语言模式和依赖关系的高度理解。

#AI21 #Jamba模型 #Mamba技术 #Transformer架构 #科技创新

项目地址：

https://huggingface.co/ai21labs/Jamba-v0.1

OpenAI推出GPT收益计划

OpenAI在推特表示，其会在2024年第一季度推出GPTs 创作者收益计划，按使用量向开发者分成。GPT收益计划体现了OpenAI致力于民主化AI生成内容的访问权，并赋予个人通过其创造力和专业知识来实现盈利的承诺。通过利用其旗舰语言模型GPT的力量，OpenAI旨在为创作者提供新的收入生成途径，同时促进AI驱动内容创造的创新。

#OpenAI #GPT收益计划 #内容创造 #AI技术 #经济赋权

Hume AI创新突破：推出能感知情感的对话AI—EVI

Hume AI最近发布名为EVI的一种具备情感感知能力的对话人工智能。EVI融合了多模态生成AI技术中的情感大语言模型（eLLM），这一技术结合了传统大型语言模型（LLMs）的高级语言理解能力和表情测量技术的细腻情感感知特性。通过这种创新，EVI能够在对话中不仅准确理解语言的直接含义，还能捕捉到说话人的情绪细微差别，做出贴合情绪的反应。更为人性化的是，EVI在交流过程中能够灵活应对突如其来的打断，展现出类似真人的听话和反应能力，极大地提升了用户体验。

#HumeAI #EVI #情感大语言模型 #对话AI #人机交互

项目地址：

https://demo.hume.ai/

AI 研发动态

通过手机视频，简化步频步态分析

当前的步态分析技术既昂贵又不易获取，需要大量时间和精力进行评估，尽管如此，对于经历过脑损伤、身体伤害或疾病的患者来说，这项分析却极为重要。肯尼迪克里格尔研究所和约翰斯·霍普金斯医学院的研究人员近日开发出一种新的、便捷的方法，只需使用个人口袋设备，如智能手机或平板电脑录制的简单视频，就能进行临床级的高质量步态测量。

通过最先端的软件记录手机视频，可以从多个角度捕捉患者的行走模式，视频可以在患者朝向、背向摄像头行走，或侧面角度进行录制，具体取决于待治疗的条件。研究人员利用算法和软件分析录制的数据，标记患者膝盖、踝关节的移动以及步长。他们的方法还基于跟踪视频图像中人物的大小。研究者解释说，有了录制视频的能力，测试将不再局限于医生的办公室。研究发表在PLOS Digital Health上。

#步态分析 #智能手机 #康复技术 #病患自助 #临床创新

阅读论文：

Stenum, J., Hsu, M. M., Pantelyat, A. Y., & Roemmich, R. T. (2024). Clinical gait analysis using video-based pose estimation: Multiple perspectives, clinical populations, and measuring change. PLOS Digital Health, 3(3), e0000467. https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0000467

Al Comic Factory：漫画工厂

AI Comic Factory，通过结合先进的大语言模型和SDXL技术，赋予了漫画创作新的可能性。这个平台能够根据用户的简单文本提示，自动生成充满情感和故事性的漫画面板，不仅包含人物对话，还有精准的场景描述。其主要功能包括利用大型语言模型和SDXL技术自动生成漫画面板，提供多种配置选择以适应不同用户的技术需求，支持多语言内容创建，以及能够批量生成漫画变体。

#AI漫画工厂 #自动生成漫画 #大语言模型 #多语言创作 #技术创新

项目地址：

https://github.com/jbilcke-hf/ai-comic-factory

小型Transformer模型精确预测最大公约数

研究聚焦于小型Transformer模型如何通过训练学会计算两个正整数的最大公约数（GCD）。实验结果表明，通过对模型输入输出的观察，可以完全刻画Transformer的预测行为。随着训练的深入，模型学会了一系列整数D，这些整数是基数用来表示整数的除数和小素数的乘积，并预测D中能同时整除两输入的最大元素。研究还发现，训练分布的选择对模型性能有显著影响。例如，使用对数均匀操作数的训练分布可以提高到达91个GCD ≤ 100的准确率，同时保持模型预测的完全可解释性。此外，当训练集中的结果分布均衡时，模型解释性部分失败。

#最大公约数 #Transformer模型 #模型解释性 #训练分布影响 #精确计算

阅读论文：

Charton, F. (2024). Learning the greatest common divisor: Explaining transformer predictions (arXiv:2308.15594). arXiv. http://arxiv.org/abs/2308.15594

整理｜ChatGPT

编辑｜丹雀 & 存源

追问互动

○如果您对本期内容有进一步想要追问的问题或者讨论的内容，欢迎在评论区留言，或者扫描二维码添加追问微信号，发送自我介绍，加入我们的社群参与互动。如需转载，还请留言。