追问daily | 雄激素是长寿的绊脚石？阉割可消除性别寿命差异；为什么男人到中年就会发福？

█脑科学动态

Cell：CD36介导的内吞作用助力大分子药物进入细胞

Science：为什么男人到中年就会发福？

鼻子里的微生物群竟能预防老年痴呆

多巴胺信号揭示大脑如何"一键清除"恐惧记忆

声波直击情绪中枢：新型脑刺激技术三周缓解顽固抑郁

雄激素是长寿的"绊脚石"？阉割可消除性别寿命差异

你的皮肤会"说话"，智能贴纸解码真实情绪

前额叶如何远程调控听觉预测误差

为什么有人社恐有人社牛？大脑环路决定你的社交模式

█AI行业动态

ChatGPT变身购物助手！OpenAI推出智能推荐与一键购买功能

DeepMind推出Genie 2：AI一键生成3D交互世界

阿里通义千问Qwen3震撼发布：全球最强开源模型族群诞生

█AI驱动科学

DeepSeek开源大模型临床诊断媲美商业巨头

下一代AI存储设备ECRAM的隐藏机制

仿生算法破解"鸡尾酒会"听力难题

脑电波解码器助力脊髓刺激恢复运动功能

神经网络自动生成高精度结构化网格

基于神经振荡的AI模型实现高效长序列预测

公众更关注AI当下危害而非未来末日场景

脑科学动态

Cell：CD36介导的内吞作用助力大分子药物进入细胞

大分子药物如何穿透细胞膜？德克萨斯大学圣安东尼奥健康医学中心李宏宇、杜克大学医学中心林慧观、阿肯色大学医学院秦志强等团队发现，CD36介导的内吞作用是大分子药物进入细胞的关键通道。

研究团队首先使用生物素化探针（biotinylated probe）锁定PROTAC药物的膜靶点，意外发现CD36能介导543-2245道尔顿大分子的内吞。通过基因敲除实验证实，CD36缺失会使临床阶段PROTAC药物ARV-110活性降低85%。基于此，团队开创性提出"化学内吞药物"（CEMC）策略，通过结构修饰将PROTAC与CD36结合能力提高23倍。优化后的PROTAC在肿瘤模型中显示出更强的细胞摄取、蛋白降解效率和抗肿瘤活性。临床数据分析还发现，CD36高表达的前列腺癌患者对ARV-110治疗反应更佳。这项发现不仅解释了大分子药物的渗透机制，更为设计新一代"可内吞药物"提供了路线图。研究发表在 Cell 上。

#疾病与健康 #个性化医疗 #药物递送 #PROTAC #CD36

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Wang, Zhengyu, et al. “CD36-Mediated Endocytosis of Proteolysis-Targeting Chimeras.” Cell, vol. 0, no. 0, Apr. 2025. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.cell.2025.03.036

Science：为什么男人到中年就会发福？

为什么男性到中年容易"发福"？希望之城医学中心王琼团队与加州大学洛杉矶分校杨霞团队合作发现，内脏脂肪中一种名为CP-A的特殊前体细胞是罪魁祸首。这种细胞在中年时期异常活跃，导致脂肪大量堆积，而抑制其关键信号通路可有效阻止发福现象。

▷脂肪生成导致年龄相关的内脏脂肪组织堆积。Credit：Science（2025）

研究团队首先通过谱系追踪技术发现，12月龄中年雄性小鼠内脏脂肪组织中超过80%的脂肪细胞是新生成的，远高于年轻小鼠。单细胞RNA测序鉴定出关键细胞亚群CP-A，这类细胞在9月龄开始出现，12月龄达峰值。进一步研究发现，白血病抑制因子受体（LIFR）信号通路是CP-A细胞脂肪生成的关键开关，药理学抑制该通路可选择性阻断内脏脂肪扩张，且不影响年轻个体的正常脂肪代谢。值得注意的是，这种现象具有明显性别差异，雌性小鼠体重增加较温和。该发现为针对性解决中年肥胖问题提供了新靶点。研究发表在 Science 上。

#疾病与健康 #个性化医疗 #肥胖机制 #脂肪前体细胞 #年龄相关代谢

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Wang, Guan, et al. “Distinct Adipose Progenitor Cells Emerging with Age Drive Active Adipogenesis.” Science, vol. 388, no. 6745, Apr. 2025, p. eadj0430. science.org (Atypon), https://doi.org/10.1126/science.adj0430

鼻子里的微生物群竟能预防老年痴呆

全球痴呆症诊断率低且患者数量激增，嗅觉功能障碍作为潜在早期标志引发关注。复旦大学Huiling Song、Jiaojiao Zou团队发现鼻腔微生物群可能是连接嗅觉与认知的"隐形桥梁"，棒状杆菌主导的鼻腔环境可降低37%轻度认知障碍风险。

▷轻度认知障碍 (MCI) 组与认知健康组鼻腔微生物群落的差异。Credit: Translational Psychiatry (2025).

研究团队对510名平均77.9岁老年人进行多维度检测：采用简明中国嗅觉识别测试评估嗅觉功能，通过简易精神状态检查（MMSE）和修订版长谷川痴呆量表（HDS-R）量化认知水平，并运用16S RNA基因测序解析鼻腔微生物组成。结果显示，嗅觉减退者鼻腔细菌多样性更高，其中食酸菌属（Acidovorax）等8种细菌显著富集。更关键的是，微生物特征可提升传统认知评估模型准确率7.2个百分点（P=0.008）。特别发现以棒状杆菌（Corynebacterium）为主的鼻腔环境，其轻度认知障碍患病率比多洛西颗粒菌（Dolosigranulum）或莫拉菌（Moraxella）主导型低三分之一，这为"以菌预警"认知衰退提供了直接证据。研究发表在 Translational Psychiatry 上。

#疾病与健康 #个性化医疗 #微生物组 #老年认知 #早期诊断

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Song, Huiling, et al. “Nasal Microbiome in Relation to Olfactory Dysfunction and Cognitive Decline in Older Adults.” Translational Psychiatry, vol. 15, no. 1, Apr. 2025, pp. 1–9. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41398-025-03346-y

多巴胺信号揭示大脑如何"一键清除"恐惧记忆

恐惧记忆为何有时难以消退？麻省理工学院皮考尔学习与记忆研究所的Xiangyu Zhang、Katelyn Flick、Marianna Rizzo和诺贝尔奖得主Susumu Tonegawa团队发现，腹侧被盖区（VTA）释放的多巴胺就像大脑的"清除恐惧按钮"，通过激活杏仁核中特定的奖励响应神经元来消除恐惧记忆。

▷该研究图片的编辑版本展示了腹侧被盖区，其中多巴胺相关神经元以绿色突出显示，连接杏仁核后部的神经元（插图中放大）以红色突出显示。Credit: Tonegawa Lab/MIT Picower Institute

研究团队首先运用病毒示踪技术，发现腹侧被盖区(VTA)的多巴胺能神经元以不同密度投射到杏仁核两个关键亚区：前部（aBLA）的Rspo2+恐惧神经元和后部（pBLA）的Ppp1r1b+消退神经元。通过光纤光度术实时监测发现，当小鼠意识到危险解除时，pBLA区域多巴胺信号强度比恐惧状态时增加2.1倍。光遗传学实验证明，用蓝光激活VTA→pBLA通路可使恐惧消退速度提升40%，而抑制该通路则完全阻断消退过程。令人意外的是，激活VTA→aBLA通路反而会重新触发恐惧反应，即使在没有实际危险的情况下。进一步实验显示，pBLA消退神经元表达更多多巴胺D1受体，通过基因操作增强这些受体的表达可使恐惧记忆更快消退。这些发现揭示了多巴胺系统在恐惧消退中的双向开关作用，为开发靶向神经调控疗法提供了精确路径。研究发表在 PNAS 上。

#神经科学 #神经调控 #心理健康与精神疾病 #多巴胺 #恐惧记忆

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Zhang, Xiangyu, et al. “Dopamine Induces Fear Extinction by Activating the Reward-Responding Amygdala Neurons.” Proceedings of the National Academy of Sciences, vol. 122, no. 18, May 2025, p. e2501331122. pnas.org (Atypon), https://doi.org/10.1073/pnas.2501331122

声波直击情绪中枢：新型脑刺激技术三周缓解顽固抑郁

约30%的抑郁焦虑患者对药物无反应，传统脑刺激技术难以精准靶向情绪中枢。德克萨斯大学奥斯汀分校的Bryan R. Barksdale和Gregory Fonzo团队开发出MRI引导的聚焦超声（tFUS）技术，首次实现非侵入式直接调控杏仁核，三周治疗使患者症状显著改善。

▷主动和假性 tFUS/fMRI 诱发效应及患者组间差异。Credit: Molecular Psychiatry (2025).

研究采用双盲设计，29名患者接受MRI引导的聚焦超声（tFUS）靶向左侧杏仁核。功能磁共振显示，单次刺激即可降低杏仁核活动（BOLD信号减弱），同时改变海马和脑岛的协同反应。后续连续15天的治疗中，患者负面情绪评分降低34%（p=0.001），创伤后应激障碍症状改善最显著（效应量d=1.50）。特别值得注意的是，这种改善与杏仁核对情绪面孔的反应性减弱同步出现，提示技术可能通过重塑神经环路起效。与传统经颅磁刺激不同，tFUS无需依赖皮层-杏仁核连接，且治疗过程无创无痛，仅需佩戴超声探头20分钟/次。研究发表在 Molecular Psychiatry 上。

#疾病与健康 #神经调控 #心理健康与精神疾病 #非侵入性脑刺激 #聚焦超声

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Barksdale, Bryan R., et al. “Low-Intensity Transcranial Focused Ultrasound Amygdala Neuromodulation: A Double-Blind Sham-Controlled Target Engagement Study and Unblinded Single-Arm Clinical Trial.” Molecular Psychiatry, Apr. 2025, pp. 1–15. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41380-025-03033-w

雄激素是长寿的"绊脚石"？阉割可消除性别寿命差异

为什么女性通常比男性长寿？得克萨斯大学圣安东尼奥健康科学中心的Nisi Jiang、Catherine J Cheng和James Nelson团队发现，青春期前阉割雄性小鼠可完全消除性别寿命差异，使其寿命与雌性相当。

研究团队使用UM-HET3基因异质性小鼠模型，模拟人类寿命的性别差异。通过对比青春期前阉割（ORX）和假手术（SHAM）的雄性小鼠发现，阉割不仅延长了中位寿命，还改变了生长模式——阉割小鼠体重增长期延长，最终体重高于正常雄性，更接近雌性生长曲线。进一步表观遗传学分析显示，阉割使雄性小鼠的DNA甲基化（DNA methylation，一种重要的表观遗传标记）模式"雌性化"，减缓了表观遗传时钟的行走速度。特别在富含雄激素受体的组织中，如皮肤和肾脏，阉割阻止了年龄相关的DNA低甲基化。这些发现为理解性别差异衰老机制提供了分子基础，并暗示靶向雄激素通路可能是延长寿命的新策略。研究发表在 Aging Cell 上。

#疾病与健康 #健康管理与寿命延长 #性别差异 #表观遗传学 #衰老机制

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Jiang, Nisi, et al. “Prepubertal Castration Eliminates Sex Differences in Lifespan and Growth Trajectories in Genetically Heterogeneous Mice.” Aging Cell, vol. 22, no. 8, Aug. 2023, p. e13891. PubMed, https://doi.org/10.1111/acel.13891

你的皮肤会"说话"，智能贴纸解码真实情绪

人类常隐藏真实情绪，传统面部识别存在局限。宾夕法尼亚州立大学的Huanyu "Larry" Cheng、Yangbo Yuan和厦门大学的Libo Gao团队开发出可拉伸电子贴片，通过多生理信号融合实现88.83%的真实情绪识别率，为心理健康监测带来突破。

研究团队采用波浪形金属层设计，将铂金/金柔性电路（flexible circuit）折叠成创可贴大小设备，集成温度、湿度、心率、血氧（SpO2）四类传感器。通过刚性隔离层和防水结构，确保各传感器在拉伸时独立工作，干扰降低90%以上。AI模型通过分析8名受试者的600次表演表情（准确率96.28%）和观影情绪反应，建立生理信号-情绪关联图谱，发现愤怒时皮肤温度平均上升0.5℃，心率增加15bpm。该设备无线传输数据至云端，可辅助诊断焦虑症（anxiety disorder）和监测阿片类药物过量，未来或用于慢性伤口管理。研究发表在 Nano Letters 上。

#AI 驱动科学 #心理健康与精神疾病 #远程医疗 #柔性电子 #情绪识别

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Yuan, Yangbo, et al. “Stretchable, Rechargeable, Multimodal Hybrid Electronics for Decoupled Sensing toward Emotion Detection.” Nano Letters, vol. 25, no. 13, Apr. 2025, pp. 5220–30. ACS Publications, https://doi.org/10.1021/acs.nanolett.4c06392

前额叶如何远程调控听觉预测误差

大脑如何判断声音是否"出乎意料"？西班牙萨拉曼卡大学的Adam Hockley、Laura H. Bohórquez和Manuel S. Malmierca团队发现，内侧前额叶皮层（mPFC）像"预警系统"般通过光速级信号调控听觉皮层，专门放大对意外声音的神经响应。

研究团队结合光遗传学和经典oddball范式（交替播放标准音与罕见偏差音的实验设计），首次捕捉到前额叶对听觉皮层的实时调控。当用激光抑制mPFC活动时，初级听觉皮层（A1）对偏差音的响应骤降37%，但对常规声音的处理完全不受影响。进一步分析发现，这种调控通过增强gamma波段（30-80Hz高频脑电波，与信息整合相关）的神经同步性实现——抑制mPFC后，A1神经元的协同放电模式变得散乱。更有趣的是，这种"远程调控"具有严格的方向性：虽然削弱的误差信号不再上传至mPFC，但A1本身仍能接收来自听觉通路的原始输入。研究发表在 Current Biology 上。

#认知科学 #神经机制与脑功能解析 #预测编码 #前额叶皮层 #听觉感知

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Hockley, Adam, et al. “Top-down Prediction Signals from the Medial Prefrontal Cortex Govern Auditory Cortex Prediction Errors.” Cell Reports, vol. 44, no. 4, Apr. 2025. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.celrep.2025.115538

为什么有人社恐有人社牛？大脑环路决定你的社交模式

社交行为如何被大脑精准调控？Hao Li、Zhe Zhao、Shaofei Jiang和Haitao Wu团队通过综述近年研究，系统解析了社交偏好、攻击、育儿等行为的神经环路机制，并揭示了孤独症和PTSD等疾病中社交缺陷的神经基础。

研究团队整合了啮齿类动物模型中的神经环路研究成果，发现社交行为由多脑区协同调控。例如，慢性社交挫败（chronic social defeat）通过特定神经环路诱发抑郁样状态，而亲社会行为则涉及前额叶皮层和奖赏系统的互动。研究还指出，孤独症患者的社交缺陷与镜像神经元系统和默认模式网络的功能异常相关。通过光遗传学和化学遗传学技术，科学家已能精确操控特定环路以改变社交行为。未来研究需开发更精细的行为范式，并整合活动记录、转录组和连接组数据，以全面解析社交行为的神经机制。研究发表在 Molecular Psychiatry 上。

#认知科学 #神经机制与脑功能解析 #预测编码 #前额叶皮层 #听觉感知

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Li, Hao, et al. “Brain Circuits That Regulate Social Behavior.” Molecular Psychiatry, Apr. 2025, pp. 1–17. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41380-025-03037-6

AI 行业动态

ChatGPT变身购物助手！OpenAI推出智能推荐与一键购买功能

OpenAI近期为ChatGPT的搜索功能进行了重大升级，新增了在线购物体验。当用户搜索商品时，ChatGPT不仅能提供个性化推荐，还会展示产品图片、用户评论以及直接购买的链接。这一功能基于多模态模型GPT-4o，支持通过自然语言提出具体需求（如“200美元以下的意大利浓缩咖啡机”），并快速返回定制化结果。目前覆盖时尚、美容、家居和电子产品等类别，且已向全球用户开放，包括免费版和付费订阅用户。未来，ChatGPT还将根据用户聊天记录提供更精准的推荐，进一步简化购物流程。

除了购物功能，OpenAI还优化了搜索体验。用户在输入问题时，搜索框会实时显示趋势搜索提示，类似于谷歌的自动补全功能，帮助快速定位热门内容。此外，ChatGPT现在支持多源引用，通过高亮界面清晰标注答案的引用来源，方便用户验证信息。这些改进使得ChatGPT的搜索功能更高效、透明，成为用户获取信息的重要工具。

OpenAI还将ChatGPT搜索扩展至WhatsApp平台，用户可通过发送消息获取实时搜索结果，包括体育比分等动态信息。这一举措进一步拓宽了ChatGPT的应用场景，使其在移动端更便捷地服务于日常生活。据统计，ChatGPT的周搜索量已突破10亿次，凸显其作为新兴搜索工具的广泛影响力。

#ChatGPT #在线购物 #人工智能 #OpenAI #智能搜索

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https://www.wired.com/story/openai-adds-shopping-to-chatgpt/

DeepMind推出Genie 2：AI一键生成3D交互世界

谷歌旗下DeepMind人工智能研究实验室近日推出新一代AI模型Genie 2，这一突破性技术登上了CBS著名栏目《60 Minutes》。该模型能够通过简单的图片或文字描述，自动生成高度逼真的3D交互式环境，不仅包含视觉细节，还能让AI代理或机器人进行实时操作与学习。研究人员表示，Genie 2的诞生标志着AI“世界模型”迈出关键一步，为通用人工智能（AGI）和机器人系统的研发提供了全新工具。

Genie 2的核心优势在于其端到端的自动化建模能力，无需人工干预即可完成从二维输入到三维环境的转换。它通过海量数据和深度学习技术，精准还原物理环境、材质质感甚至光影效果，同时具备自我优化能力。这种技术有望彻底改变虚拟世界构建、机器人训练等领域的传统工作流程，大幅提升开发效率。

DeepMind团队强调，Genie 2的潜力不仅限于游戏或模拟场景，未来还可能应用于教育、医疗等现实领域。例如，为孤独症（Autism）患者定制虚拟社交训练环境，或帮助研究人员模拟阿尔茨海默病（Alzheimer's disease）的神经退行过程。

#DeepMind #Genie2 #3D生成 #AI革命 #机器人训练

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https://www.cbsnews.com/news/google-deepmind-ceo-demonstrates-genie-2-world-building-ai-model-60-minutes/

阿里通义千问Qwen3发布：全球最强开源模型族群诞生

阿里通义千问团队今日凌晨正式发布Qwen3系列模型，包含两款混合专家模型（MoE）和六款密集模型，其中旗舰型号Qwen3-235B-A22B在代码、数学等基准测试中媲美DeepSeek-R1、Gemini-2.5-Pro等顶级模型。该系列延续Apache2.0协议开源，支持全球开发者免费商用，并通过阿里云百炼提供API服务。值得注意的是，小型MoE模型Qwen3-30B-A3B以仅10%的激活参数量超越前代32B模型性能，而Qwen3-4B等小模型也能匹敌Qwen2.5-72B-Instruct，同时部署成本大幅降低，仅需4张H20显卡即可满血运行。

Qwen3在技术层面实现三大突破：一是新增“思考/非思考”双模式，用户可针对任务需求调整推理深度；二是支持119种语言，覆盖更广泛的全球应用场景；三是强化Agent能力，尤其提升了对MCP（多智能体协作协议）的支持。开发团队透露，预训练数据量达36万亿token，是前代的两倍，并通过四阶段后训练流程优化模型混合推理能力。技术负责人林俊旸（Junyang Lin）表示，团队下一步将聚焦Agent长程推理和现实任务应用。

此次发布再次巩固了阿里通义千问在开源生态的领先地位。数据显示，Qwen系列衍生模型数超10万个，全球下载量破3亿次，已超越Llama成为最大开源模型族群。从社区反馈看，Qwen3的编程、逻辑推理表现获广泛好评，例如能快速生成可玩的贪吃蛇游戏代码。这一里程碑不仅展现了中国企业的技术实力，更为全球AI开发者提供了高效、低成本的研究与商用工具。

#开源模型 #人工智能 #阿里通义千问 #MoE #多语言支持

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https://x.com/Alibaba_Qwen/status/1916962087676612998

AI 驱动科学

DeepSeek开源大模型临床诊断媲美商业巨头，成本更低且符合隐私法规

医疗领域对大语言模型（LLM）的需求日益增长，但商业模型（如ChatGPT-4o）因隐私合规问题难以在医院部署。中国深度求索（DeepSeek）公司开发的DeepSeek-R1和DeepSeek-V3开源模型，以更低的训练成本展现出强大的医疗推理能力。西奈山伊坎医学院Xueyan Mei团队和柏林夏里特大学医学院Roland Eils团队分别在《Nature Medicine》发表研究，验证了DeepSeek在医疗任务和临床决策中的卓越表现。

医疗任务评估（Xueyan Mei团队）

研究对比了DeepSeek-R1、ChatGPT-o1和Llama 3.1-405B在四项医疗任务中的表现：美国医师执照考试（USMLE）：DeepSeek-R1准确率0.92，接近ChatGPT-o1（0.95），优于Llama 3.1-405B（0.83）。诊断推理：DeepSeek的推理步骤更精准（Likert评分3.61 vs. ChatGPT-o1的3.22）。肿瘤分类（RECIST 1.1标准）：表现与ChatGPT-o1相当（0.73 vs. 0.81）。影像报告总结：略逊于ChatGPT-o1（4.5 vs. 4.8），但仍优于开源模型。

临床决策评估（Roland Eils团队）

研究测试了DeepSeek-V3/R1在125个临床病例中的表现，涵盖常见病和罕见病：诊断准确率：与ChatGPT-4o、Gemini-2.0相当，部分病例更优。隐私合规：支持本地数据微调，符合HIPAA等法规，避免数据外传风险。成本优势：训练和部署成本仅为商业模型的1/3，适合医院规模化应用。

#大模型技术 #个性化医疗 #AI驱动科学 #医疗隐私合规 #临床决策支持

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Sandmann, Sarah, et al. “Benchmark Evaluation of DeepSeek Large Language Models in Clinical Decision-Making.” Nature Medicine, Apr. 2025, pp. 1–1. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41591-025-03727-2

Tordjman, Mickael, et al. “Comparative Benchmarking of the DeepSeek Large Language Model on Medical Tasks and Clinical Reasoning.” Nature Medicine, Apr. 2025, pp. 1–1. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41591-025-03726-3

下一代AI存储设备ECRAM的隐藏机制

传统计算机架构因内存与处理器分离导致效率低下，如何突破？浦项科技大学的Hyunjeong Kwak、Seyoung Kim团队与IBM的Oki Gunawan合作，首次揭示了电化学随机存取存储器（ECRAM）的电子传输机制，这项发现可能使AI运算速度提升数倍。

研究团队设计了多终端氧化钨ECRAM器件，采用平行偶极线霍尔系统（PDL Hall System，通过旋转磁铁产生叠加磁场的精密测量技术）突破传统测量限制。在零下223°C至室温的极端环境中，首次观测到氧空位形成的0.1电子伏特浅施主态——这些微观缺陷如同电子"高速公路"，通过提升迁移率而非增加载流子数量来增强导电性。密度泛函理论计算进一步证实，这种机制源于可逆的电子-原子结构变化。特别值得注意的是，该效应在低温下依然稳定，为器件在严苛环境的应用奠定基础。据估算，采用该技术的AI芯片可使智能手机图像处理速度提升3倍，同时降低40%能耗。研究发表在 Nature Communications 上。

#AI驱动科学 #计算模型与人工智能模拟 #内存计算 #能源效率 #半导体材料

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Kwak, Hyunjeong, et al. “Unveiling ECRAM Switching Mechanisms Using Variable Temperature Hall Measurements for Accelerated AI Computation.” Nature Communications, vol. 16, no. 1, Mar. 2025, p. 2715. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-025-58004-0

仿生算法破解"鸡尾酒会"听力难题

全球25亿听力受损人群面临"鸡尾酒会问题"——无法在嘈杂环境中聚焦特定说话者。波士顿大学的Alexander D. Boyd、Virginia Best和Kamal Sen团队开发出仿生算法BOSSA，使助听器语音识别准确率提升40%。

研究团队受大脑抑制性神经元（inhibitory neurons，负责过滤无关信号的脑细胞）启发，开发出能分析声音时空特征的双耳算法。在包含五重对话的测试中，BOSSA通过计算声源方位差异，成功分离目标说话者，使神经性听力损失（sensorineural hearing loss，内耳或听觉神经损伤）患者的单词识别准确率提升40个百分点，而现行助听器标准算法MVDR（最小方差无失真响应波束成形）反而降低性能。算法已整合眼动追踪技术，未来还可应用于ADHD和孤独症群体的感知增强。研究发表在 Communications Engineering 上。

#AI 驱动科学 #知觉康复 #神经调控 #仿生算法 #助听技术

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Boyd, Alexander D., et al. “A Brain-Inspired Algorithm Improves ‘Cocktail Party’ Listening for Individuals with Hearing Loss.” Communications Engineering, vol. 4, no. 1, Apr. 2025, pp. 1–8. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s44172-025-00414-5

脑电波解码器助力脊髓刺激恢复运动功能

华盛顿大学圣路易斯分校的Ismael Seáñez团队开发了一种非侵入性脑-脊髓接口（BSI），通过解码脑电波（EEG）控制脊髓刺激（tSCS），成功在健康志愿者中实现了对下肢运动的精准调控。

▷Ismael Seáñez 实验室的研究人员开发了一种解码器，用于恢复大脑与脊髓损伤下方区域之间的通信。他们在实验室中对 17 名未受脊髓损伤的人类受试者进行了实验，并利用经皮脊髓刺激（即非侵入性外部电脉冲）来提示小腿运动。Credit: Carolyn Atkinson

研究团队使用电极帽记录17名志愿者的脑电图（EEG），并训练线性判别分析（LDA）解码器识别运动意图的神经特征。结果显示，解码器在离线测试中区分实际运动和想象运动的准确率高达83%（AUC=0.83）。实时测试中，解码器控制的经皮脊髓刺激（tSCS，一种非侵入性电刺激技术）在提示任务中表现稳定（AUC=0.81），但在非提示任务中略有下降（AUC=0.68），可能与大脑策略差异有关。研究还验证了解码器对运动伪迹的鲁棒性，为未来应用于脊髓损伤患者奠定了基础。研究发表在 Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation 上。

#疾病与健康 #脑机接口 #神经调控 #脊髓损伤 #康复技术

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Atkinson, Carolyn, et al. “Development and Evaluation of a Non-Invasive Brain-Spine Interface Using Transcutaneous Spinal Cord Stimulation.” Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation, vol. 22, no. 1, Apr. 2025, p. 95. BioMed Central, https://doi.org/10.1186/s12984-025-01628-6

神经网络自动生成高精度结构化网格

斯科尔科沃科学技术研究所的Bari Khairullin、Sergey Rykovanov和Rishat Zagidullin团队开发出基于神经网络的新型网格生成方法，相比传统技术速度提升10倍且精度更高，为物理、生物和金融模拟提供强大工具。

▷输入和输出空间中网格细化的示例。输入网格中的点映射到输出网格中具有相同颜色和大小的点。此可视化使用 Python 中的 matplotlib 3.9.2 库创建。Credit: Scientific Reports (2025).

研究团队将神经网络构建为计算域与物理域之间的微分同胚（diffeomorphism，一种光滑可逆的数学映射），通过残差连接（residual connections）逐层优化空间变换。关键突破在于：1）可精确计算雅可比矩阵（Jacobian matrix），避免传统数值方法的离散误差；2）基于物理信息损失项（PINN）的版本即使处理多连通域（multiply connected domains，具有"孔洞"的复杂几何形状）也能保证网格质量；3）单次前向传递即可完成网格细化，速度比求解温斯洛方程（Winslow equations）快一个数量级。实验证明，该方法生成的网格能显著提升偏微分方程求解精度，特别适用于需要动态调整网格的流体模拟等场景。研究发表在 Scientific Reports 上。

#AI驱动科学 #计算模型与人工智能模拟 #跨学科整合 #物理模拟 #网格生成

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Khairullin, Bari, et al. “Neural Networks for Structured Grid Generation.” Scientific Reports, vol. 15, no. 1, Apr. 2025, p. 12526. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41598-025-97059-3

基于神经振荡的AI模型实现高效长序列预测

人工智能如何突破长序列预测的瓶颈？麻省理工学院CSAIL实验室的T. Konstantin Rusch和Daniela Rus团队开发了受大脑神经振荡启发的LinOSS模型，在保持稳定性的同时，将极长序列处理效率提升至现有最佳模型的2倍。

▷提出的线性振荡状态空间模型（LinOSS）的示意图。Credit: arXiv (2024).

研究团队将物理学中的受迫谐振子（forced harmonic oscillator）原理引入AI，构建了线性振荡状态空间模型（LinOSS）。该模型通过快速关联并行扫描（fast associative parallel scans）实现稳定离散化，仅需非负对角状态矩阵即可保证预测稳定性，比传统方法限制更少。实验显示，在序列长度达50k的极端任务中，LinOSS性能超越当前最先进的Mamba模型近2倍，超越LRU模型2.5倍。研究还严格证明了该模型具有通用近似（universal approximation）能力，可精确处理任意连续因果函数。这一突破性成果已获选ICLR 2025口头报告（仅Top 1%论文获此殊荣），有望应用于气候预测、医疗分析和金融建模等领域。

#大模型技术 #预测模型构建 #计算模型与人工智能模拟 #神经科学 #长序列预测

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Rusch, T. Konstantin, and Daniela Rus. Oscillatory State-Space Models. arXiv:2410.03943, arXiv, 12 Feb. 2025. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2410.03943

公众更关注AI当下危害而非未来末日场景

AI的"末日论"会分散公众对现实问题的注意力吗？苏黎世大学的Emma Hoes和Fabrizio Gilardi通过万人实验发现，尽管未来风险叙事能提高相关担忧，但公众始终更关注AI当前造成的偏见（bias）、失业等实际问题，且两类关注度互不干扰。

研究团队设计了三组对照实验，让10,800名美英参与者分别接触三类新闻标题：渲染AI灭绝人类风险的"末日组"、强调当前社会危害的"现实组"、描述AI益处的"利好组"。结果显示，现实组中78%参与者将就业歧视、深度伪造（deepfake）等列为最高优先级，该比例在末日组仍保持75%，证伪了"注意力替代"假说。通过多层次回归分析发现，年龄和教育程度显著影响风险认知：35-50岁群体对失业风险的评分比学生群体高2.3倍，而硕士学历者对算法偏见（algorithmic bias）的关注度比高中文凭者高41%。研究首次量化证明公众具备并行评估不同时间维度风险的能力，为AI治理中的风险沟通提供了实证依据。研究发表在 PNAS 上。

#AI驱动科学 #预测模型构建 #跨学科整合 #社会心理学 #风险认知

阅读更多：

Hoes, Emma, and Fabrizio Gilardi. “Existential Risk Narratives about AI Do Not Distract from Its Immediate Harms.” Proceedings of the National Academy of Sciences, vol. 122, no. 16, Apr. 2025, p. e2419055122. pnas.org (Atypon), https://doi.org/10.1073/pnas.2419055122

整理｜ChatGPT

编辑｜丹雀、存源

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