追问daily | 爱情激素催产素，更是友谊激素；自进化智能体综述；大脑触觉皮层并非均匀衰老

█ 脑科学动态

Science：神经元为何必须动态重塑其周期性骨架

Cell：蛋白输入新机制：共翻译转运

新型探针实现非人灵长类动物大规模、高密度、全脑神经记录

大脑触觉皮层并非均匀衰老，部分分层结构表现出终身可塑性

催产素不仅是“爱情激素”，更是“友谊激素”

脑细胞在记忆形成与回忆中遵循内部θ节律

音乐训练不提升大脑早期声音处理能力

抗蠕虫药可修复细胞核斑点，为治疗神经退行性疾病开辟新途径

功能性超声技术首次揭示导航系统中的血流“地图”

█ AI行业动态

无创脑机接口新突破！Nudge获1亿美元融资

OpenAI推理模型横扫IOI金牌！通用AI能力逼近人类顶尖选手

█ AI驱动科学

人工智能可通过常规检查预测阿尔茨海默病标志物

皮下脑电图：实现癫痫的超长期、精准居家监测

自进化智能体：迈向人工超级智能的系统性综述

人工智能如何帮助预防6亿起食物中毒

通过眼动追踪技术解码读者意图

脑科学动态

Science：神经元为何必须动态重塑其周期性骨架

为兼顾稳定性与可塑性，神经元内部结构有何奥秘？长期以来，轴突内的膜相关周期性骨架（MPS）被视为静态支架。Evan Heller, Naina Kurup, 和 Xiaowei Zhuang团队的研究颠覆了这一认知，他们利用先进成像技术首次揭示，MPS是一个时刻在经历“拆解-重建”的动态系统，为理解神经元如何在维持结构与执行功能间取得平衡提供了全新见解。

研究团队利用活细胞超高分辨率成像（lattice structured illumination microscopy）实时观察培养的神经元，震惊地发现被认为是静态的膜相关周期性骨架（membrane-associated periodic skeleton, MPS）竟在不断地局部消失又重现。通过系统性的药理筛选，他们锁定了这场动态重塑的“总指挥”——钙信号。进一步研究揭示了其下游精巧的“双引擎”机制：钙离子内流会同时激活两种关键的酶。其一是蛋白激酶C，它通过磷酸化内收蛋白，如同拧松关键螺丝，使MPS的结构松动；其二是钙蛋白酶，它像一把“分子剪刀”，直接剪切骨架的主要构件血影蛋白。这套“先松后剪”的协同机制高效地完成了MPS的局部拆解。那么，神经元为何要如此“折腾”？功能实验给出了答案：MPS在提供支撑的同时，也像一道栅栏阻碍了需要接触细胞膜的活动，例如内吞作用。通过动态拆除这道“栅栏”，神经元才能为这类重要的生理活动打开一个宝贵的功能窗口。研究发表在 Science 上。

#神经科学 #神经机制与脑功能解析 #细胞骨架 #钙信号

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Heller, Evan, et al. “The Membrane Skeleton Is Constitutively Remodeled in Neurons by Calcium Signaling.” Science, Aug. 2025. world, www.science.org, https://www.science.org/doi/10.1126/science.adn6712

Cell：蛋白输入新机制：共翻译转运如何为复杂线粒体蛋白保驾护航

线粒体如何高效“进口”其所需的数千种蛋白质？加州理工学院的 Shu-ou Shan 团队（包括 Zikun Zhu 等研究人员）发表研究，颠覆了蛋白质完全合成后才被运输的传统认知，揭示了大型复杂蛋白质在翻译的同时就被输入线粒体的“VIP通道”及其精密调控机制。

研究团队利用选择性核糖体分析（SeRP，一种能在全基因组层面以近密码子精度定位核糖体位置的高分辨率技术），直接在人类细胞中“捕捉”到了正在向线粒体输入蛋白质的核糖体。研究发现，近五分之一的线粒体蛋白质会走共翻译输入的“捷径”。该途径并非随机，而是优先服务于分子量大（大于350个氨基酸）、拓扑结构复杂的大型蛋白质。其原因是，这类蛋白质若在细胞质中完全合成，极易折叠成难以穿过线粒体膜通道的顽固结构，而“边生产边进口”则能有效避免这一问题，大大提升了输入效率。该过程的启动机制也十分精妙。虽然需要N端前导序列（N-terminal presequence）作为“门票”，但这并不足以立即开启通道。与进入内质网（endoplasmic reticulum）的蛋白在翻译初期就启动靶向不同，线粒体的共翻译输入存在“延迟”：系统会等到新生蛋白质的一个大型球状结构域（globular domain）出现后，才触发靶向和输入过程。这一发现揭示了细胞内一种全新的、分层级的蛋白质分选策略。研究发表在 Cell 上。

#神经科学 #神经机制与脑功能解析 #线粒体 #蛋白质输入

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Zhu, Zikun, et al. “Principles of Cotranslational Mitochondrial Protein Import.” Cell, vol. 0, no. 0, Aug. 2025. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.cell.2025.07.021

新型探针实现非人灵长类动物大规模、高密度、全脑神经记录

如何在大脑结构与人类更相似的非人灵长类动物中，记录深部脑区大规模神经元的活动？哥伦比亚大学医学中心和哥伦比亚大学的 Eric M. Trautmann 等研究人员与比利时微电子研究中心（IMEC）合作，开发并验证了一款名为 Neuropixels 1.0 NHP 的新型硅探针，成功突破了以往的技术瓶颈。

▷ Neuropixels 1.0 NHP 探针比现有的高密度记录探针长得多，能够记录恒河猴或其他大型动物大部分脑区。Credit: Trautmann et al.

传统高密度探针因长度不足且过于脆弱，难以穿透非人灵长类动物坚韧的硬脑膜（dura mater）并抵达深层脑区。此次研发的 Neuropixels 1.0 NHP 探针经过全新设计，其探针柄长达45毫米，厚度增至90微米，使其足够坚固，能够深入大脑。探针上密集分布着4,416个记录点，实验者可从中编程选择384个通道进行同步记录，这意味着研究者无需移动探针，就能同时“监听”来自大脑不同深度和区域的数千个神经元活动。在对猕猴的测试中，研究团队成功记录了其在执行感觉、运动和认知任务时，包括初级运动皮层、苍白球内核和上丘在内的多个脑区的神经信号。这项技术以前所未有的分辨率和规模揭示了大脑活动，将过去可能耗时数年的数据收集工作缩短至单次实验，极大地推动了对复杂大脑功能的研究。研究发表在 Nature Neuroscience 上。

#神经科学 #脑机接口 #电生理学 #非人灵长类动物

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Trautmann, Eric M., et al. “Large-Scale High-Density Brain-Wide Neural Recording in Nonhuman Primates.” Nature Neuroscience, vol. 28, no. 7, July 2025, pp. 1562–75. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41593-025-01976-5

大脑触觉皮层并非均匀衰老，部分分层结构表现出终身可塑性

大脑如何衰老，其功能能否在老年时期保持适应性？德国神经退行性疾病中心（DZNE）、马格德堡大学和图宾根大学赫蒂临床脑研究所的 Esther Kühn、Peng Liu 等研究人员，通过精细的脑成像研究给出了新答案。他们发现，大脑处理触觉的区域并非整体衰退，而是以一种复杂的分层方式老化，部分结构甚至在老年阶段也表现出惊人的可塑性。

传统观念认为大脑会随着年龄增长而整体变薄，但该研究揭示了更为精细的图景。团队采用高分辨率的7特斯拉磁共振成像（7T MRI）技术，对年轻及年长者的初级体感皮层进行了扫描，并结合了小鼠实验。结果颠覆了大脑均匀衰老的看法：皮层的不同层级衰老并不同步。负责直接接收外界触觉信号的中层和上层结构非常稳定，甚至在老年人中更厚或髓鞘化程度更高，这体现了大脑的终身神经可塑性，即“用进废退”的原则。然而，年龄相关的皮层变薄主要发生在深层，该区域负责调节和过滤感觉信号。这或许解释了为何老年人可以保持熟练技能，却难以忽略环境干扰。更令人惊讶的是，研究人员在变薄的深层中发现了补偿机制——髓鞘含量反而增加了，小鼠模型显示这与抑制性神经元增多有关，可能是一种试图锐化信号以弥补结构退化的策略。研究发表在 Nature Neuroscience 上。

#神经科学 #神经机制与脑功能解析 #衰老 #神经可塑性

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Liu, Peng, et al. “Layer-Specific Changes in Sensory Cortex across the Lifespan in Mice and Humans.” Nature Neuroscience, Aug. 2025, pp. 1–12. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41593-025-02013-1

催产素不仅是“爱情激素”，更是“友谊激素”

被誉为“爱情激素”的催产素，对友谊同样重要吗？加州大学伯克利分校的 Annaliese Beery, Alexis Black 及同事，与加州大学旧金山分校的 Devanand S. Manoli 合作，通过研究能形成稳定友谊的草原田鼠，发现催产素受体对于快速建立、维持并感知友谊的奖励价值至关重要，从而揭示了催产素在塑造社交选择性中的关键作用。

研究团队采用了一种会形成类似人类友谊的草原田鼠作为模型，并利用了经过基因工程改造、天生缺乏催产素受体的田鼠。实验发现，这些缺乏受体的田鼠建立友谊的过程异常缓慢，需要长达一周时间才能对特定同伴产生偏好，而普通田鼠仅需一天。更重要的是，这种友谊极其脆弱。当把它们放入一个“派对”式的群体环境时，它们会立刻“忘记”自己的朋友，与所有同类混杂在一起，这表明催产素信号是维持长期社交记忆的关键。此外，这些田鼠也无法从友谊中获得足够的社会奖励，它们不愿努力去接近自己的朋友。这种社交选择性的缺失是双向的，它们对陌生同伴的攻击性和回避行为也相应减少。借助一种新型纳米传感器，团队确认了缺乏受体并不会导致大脑代偿性地释放更多催产素，相反，大脑关键社交奖励区域伏隔核的催产素释放量反而降低了。研究发表在 Current Biology 上。

#神经科学 #神经机制与脑功能解析 #社会行为 #催产素

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Black, Alexis M., et al. “Oxytocin Receptors Mediate Social Selectivity in Prairie Vole Peer Relationships.” Current Biology, vol. 0, no. 0, Aug. 2025. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.cub.2025.07.042

脑细胞在记忆形成与回忆中遵循内部θ节律

大脑如何像乐队一样协同工作来形成和回忆记忆？来自德国波恩大学医院、波恩大学和弗莱堡大学医学中心的 Tim Guth 和 Lukas Kunz 等研究人员，通过研究癫痫患者揭示了记忆的内在节律：脑细胞的活动遵循一种名为θ波的慢波节律，并且部分细胞能在学习和回忆时切换节拍，从而高效区分这两种状态。

▷ 神经记录和广义θ相位锁定。Credit: Nature Communications (2025).

研究团队利用为癫痫诊断植入的电极，记录了患者在执行虚拟空间记忆任务时大脑记忆中枢——内侧颞叶的单个神经元活动。他们发现，神经元放电普遍存在一种名为θ相位锁定（theta-phase locking，即神经元倾向于在脑电θ波的特定相位，如波峰或波谷，集中放电）的现象，这如同管弦乐队成员遵循着统一的节拍。然而，这种同步节律的强度本身并不能预测记忆任务的成败，说明它只是记忆系统的一个基础机制，而非成功的唯一保障。

更有趣的发现是，虽然大多数神经元在学习（编码）和回忆（提取）时都遵循相同的节拍，但有一部分神经元会巧妙地改变它们的放电时机，在编码和提取时切换到θ波的不同相位上。这一发现强有力地支持了一种理论，即大脑在同一个脑电波周期内，通过分配不同的“时间窗口”来区分和处理编码与提取这两种不同的认知过程，避免信息混淆。研究发表在 Nature Communications 上。

#神经科学 #神经机制与脑功能解析 #记忆机制 #θ节律

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Guth, Tim A., et al. “Theta-Phase Locking of Single Neurons during Human Spatial Memory.” Nature Communications, vol. 16, no. 1, Aug. 2025, p. 7402. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-025-62553-9

音乐训练不提升大脑早期声音处理能力

学习音乐能让听力更敏锐吗？长期以来，人们普遍相信音乐训练能强化大脑底层的声音处理能力。然而，由密歇根大学的Kelly L. Whiteford和明尼苏达大学的Andrew J. Oxenham等人领导的一项大规模多中心研究，未能复现此前广为流传的结论，发现音乐训练与大脑早期听觉编码的增强并无关联。

▷ 音乐训练与背景声音中语音的更稳健编码无关。无论是比较严格定义的音乐家与非音乐家的编码 [ t (160) = −0.716, p = 0.763, CI [−0.013, ∞], d = −0.113] ( a ) 还是评估所有参与者的编码，将正规音乐训练年限视为连续变量 ( r = −0.005, p = 0.535, CI [−0.101, 1], 预先注册的 α = 0.017) ( b )，这种解释都是一样的。为便于可视化，绘制了未转换的刺激-反应相关性；分析中使用了 z 转换数据。统计检验是单尾的。黑色轮廓：1D KDEs；菱形：平均数据；圆圈：个人数据；NMus：非音乐家（白色）； Mus：音乐家（深蓝色）。不属于任何严格定义组的参与者以浅蓝色显示。误差线：±1 SEM。Credit: Nature Communications (2025).

该研究采用远超以往的样本量（超过260人），在六个不同地点展开，并预先注册其实验方案以确保严谨性。研究人员使用脑电图（EEG）技术，记录参与者在聆听语音时大脑产生的频率跟随响应（Frequency Following Response，FFR），这是一种被认为能反映听觉系统早期（皮层下）处理效率的神经信号。团队试图复现两项经典发现：音乐家在嘈杂环境中辨别语音以及追踪音高变化时，其FFR信号是否更强、更保真。结果显示，无论受试者接受了多少年的音乐训练，他们的FFR信号与非音乐家相比都没有显著差异。这表明，音乐家在嘈杂环境中听得更清楚的能力，并非源于大脑早期听觉通路的强化。尽管研究否定了音乐训练在这一特定神经机制上的作用，但研究人员也指出，音乐家卓越的听觉感知能力是真实存在的，其神经基础可能位于更高层次的大脑皮层而非皮层下。研究发表在 Nature Communications 上。

#神经科学 #神经机制与脑功能解析 #跨学科整合

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Whiteford, Kelly L., et al. “Large-Scale Multi-Site Study Shows No Association between Musical Training and Early Auditory Neural Sound Encoding.” Nature Communications, vol. 16, no. 1, Aug. 2025, p. 7152. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-025-62155-5

抗蠕虫药可修复细胞核斑点，为治疗神经退行性疾病开辟新途径

如何有效治疗由蛋白质异常积累引发的阿尔茨海默病等神经退行性疾病？匹兹堡大学的Bokai Zhu、William Dion及加州大学圣地亚哥分校的Xu Chen等研究人员提出一个全新策略：不再针对单一蛋白，而是修复细胞内负责蛋白质质量控制的“总调度室”——核斑点（nuclear speckles）。他们发现一种老药能恢复核斑点的功能，为治疗这类疾病带来了新希望。

▷ 细胞核中染色质（DNA 和蛋白质的混合物）以蓝色显示，核斑点以黄色显示。Credit: Zhu lab

研究团队首先建立了一个核心假设：细胞核斑点的形态与其功能直接相关，不规则的斑点比圆形的斑点能更有效地维持蛋白质稳态。基于此，他们筛选了数百种已获批的药物，发现一种抗寄生虫药“吡维铵帕莫酸盐”能显著改变核斑点的形态，使其变得不那么圆。在多种疾病模型中的测试结果令人振奋：在表达人类tau蛋白的小鼠神经元中，该药物将病理蛋白水平降低了约70%；在tau蛋白病的果蝇模型中，药物显著改善了果蝇的攀爬能力；该药还对一种名为视网膜色素变性的遗传性眼病显示出治疗潜力。为了揭示其作用原理，团队使用光镊技术发现，该药物并非通过传统的靶向受体方式起效，而是直接作用于核斑点的物理特性，通过降低其表面张力，使斑点更容易“铺展”在染色体上，从而全局性地激活了数百个负责蛋白质质量控制的基因。研究发表在 Nature Communications 上。

#疾病与健康 #健康管理与寿命延长 #营养与衰老 #咖啡因 #女性健康

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Dion, William, et al. “SON-Dependent Nuclear Speckle Rehabilitation Alleviates Proteinopathies.” Nature Communications, vol. 16, no. 1, Aug. 2025, p. 7065. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-025-62242-7

功能性超声技术首次揭示导航系统中的血流“地图”

大脑的内置“GPS”在动物自由活动时如何工作，其能量消耗规律一直是个谜。巴黎高等物理化工学院的Mickaël Tanter和Felipe Cybis Pereira等人利用前沿技术，首次揭示了大脑导航系统中的血流奥秘，他们发现大脑血管的活动模式中隐藏着精确的“速度密码”。

该研究采用功能性超声（functional ultrasound，简称fUS，一种能实时无创监测大脑血流动态的新型成像技术），对在旷场中自由奔跑的大鼠进行大脑成像。研究人员发现，大鼠的奔跑速度与其导航中枢（如海马体和内嗅皮层）的脑血容量呈强烈的正相关。简言之，跑得越快，这些区域的血流信号就越强。这一发现揭示了大脑血管本身就是一个动态的“速度计”。通过分析信号的传递延迟，团队还描绘出速度信息的处理路径：信号从丘脑出发，流向内嗅皮层，最终到达海马体。更有趣的是，仅凭这些血流信号，研究团队构建的解码模型就能准确预测出大鼠的实时速度，甚至还能判断它是否靠近墙壁或角落，准确率分别高达85%和80%。研究还从理论上证实，导航系统的能量消耗与速度的平方成正比，这与连续吸引子网络模型的预测一致。

#神经科学 #神经机制与脑功能解析 #自动化科研 #神经血管耦合

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Pereira, Felipe Cybis, et al. Speed Vascular Patterns in the Spatial Navigation System. bioRxiv, 18 July 2025, p. 2025.07.15.663536. bioRxiv, https://doi.org/10.1101/2025.07.15.663536

AI 行业动态

无创脑机接口新突破！Nudge获1亿美元融资

Nudge公司近日宣布完成1亿美元A轮融资，由Thrive Capital和Greenoaks领投。这笔资金将用于扩展其非侵入式脑机接口平台，加速技术商业化进程。Nudge的核心技术基于聚焦超声（Focused Ultrasound），能以毫米级精度刺激和成像大脑，无需手术植入设备。该技术有望为精神健康和神经系统疾病（如抑郁症、阿尔茨海默病、孤独症）提供全新治疗方案，同时规避传统脑机接口的手术风险和伦理问题。

Nudge的技术架构实现了硬件、软件与神经科学的垂直整合。其硬件层采用高精度超声设备，软件层则通过神经反馈算法实现个性化干预。研究人员团队与临床神经科学深度合作，确保技术能切实解决大脑健康问题。这种端到端的系统设计不仅关注治疗有效性，还致力于未来在认知增强领域的应用，例如提升学习能力和记忆力。

#脑机接口 #超声技术 #神经科学 #无创治疗 #认知增强

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https://www.nudge.com/blog/about/

OpenAI推理模型横扫IOI金牌！通用AI能力逼近人类顶尖选手

OpenAI的推理模型在2025年国际信息学奥林匹克（IOI，全球顶级编程赛事之一）中创造了历史。该模型以金牌级成绩位列AI参赛者榜首，总分仅次于5位人类选手，在330名参赛者中排名第六。值得注意的是，OpenAI并未针对IOI进行专门训练，仅使用了此前在国际数学奥林匹克（IMO）中夺金的同一模型，且严格遵守了比赛规则——包括5小时答题限制和50次提交上限。这一成就标志着通用AI在多步推理领域的重大突破，其表现较去年IOI的第49百分位跃升至第98百分位，进步惊人。

OpenAI研究团队透露，此次参赛策略极为简洁：直接调用IMO金牌模型，通过多模型采样和启发式筛选优化提交答案。研究科学家Noam Brown强调，该模型不仅在数学竞赛中表现卓越，在编程等领域同样展现出顶尖水平。联合创始人Greg Brockman也盛赞这一“金牌级表现”，而网友则惊叹于通用推理能力的飞速进化，呼吁OpenAI尽快将相关技术应用于公开产品。

此次胜利并非孤立事件。过去几周，OpenAI在AtCoder世界总决赛、IMO和IOI中连创佳绩，凸显了其研究方法的前沿性。尽管未依赖互联网或检索增强生成（RAG）技术，模型仅凭终端工具便展现出接近人类顶尖选手的潜力。业内人士预测，若将同类技术投入主流产品，或将引发AI能力的又一次革命性升级。

#OpenAI #人工智能 #编程竞赛 #IOI #通用推理

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https://www.newscientist.com/article/2489248-deepmind-and-openai-claim-gold-in-international-mathematical-olympiad/

AI 驱动科学

人工智能可通过常规检查预测阿尔茨海默病标志物

如何经济高效地早期筛查阿尔茨海默病？针对当前诊断方法（如PET扫描）昂贵且难以普及的痛点，波士顿大学乔巴尼安和阿维迪西亚医学院的Vijaya B. Kolachalama及其团队开发了一款人工智能工具。该工具利用常规临床数据，成功实现了对阿尔茨海默病核心蛋白标志物的准确预测。

▷ 数据、模型开发和验证策略。Credit: Nature Communications (2025).

研究团队构建了一个基于Transformer架构的人工智能模型，并利用来自七个国际队列、总计12,185名参与者的多模态数据进行训练。这些数据均为临床中易于获取的信息，包括MRI脑部扫描、记忆力测试、健康记录和遗传信息。该模型的创新之处在于，它不仅能有效处理真实世界中常见的数据缺失问题，还能同时联合预测大脑中两种关键病理蛋白——淀粉样蛋白-β和tau蛋白的水平。在独立的测试数据中，该模型表现出色，其预测Aβ和tau蛋白状态的接收者操作特征曲线下面积分别达到了0.79和0.84。更重要的是，与只能检测蛋白水平的血液测试不同，该AI工具能进一步揭示这些蛋白在大脑中的具体空间位置，为疾病分期和精准治疗提供了关键信息。研究发表在 Nature Communications 上。

#疾病与健康 #预测模型构建 #阿尔茨海默病 #人工智能

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Jasodanand, Varuna H., et al. “AI-Driven Fusion of Multimodal Data for Alzheimer’s Disease Biomarker Assessment.” Nature Communications, vol. 16, no. 1, Aug. 2025, p. 7407. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-025-62590-4

皮下脑电图：实现癫痫的超长期、精准居家监测

如何准确记录癫痫发作以指导治疗是一大难题，因患者日记常不可靠。由Pedro F. Viana、Mark P. Richardson等人领导，并与伦敦国王学院、梅奥诊所及UNEEG medical合作的研究，通过一项为期15个月的临床研究证明，一种微型皮下植入设备能安全、准确地实现对癫痫的超长期居家监测。

▷ 皮下脑电图 (sqEEG) 系统大小与一英镑硬币相当，并连接着一根 10 厘米长的细导线。Credit: UNEEG medical A/S

传统癫痫管理严重依赖患者日记，但其准确性备受质疑。为解决此问题，研究团队对10名难治性癫痫患者植入了一种新型的皮下脑电图（subcutaneous electroencephalography, sqEEG，一种通过头皮下微型植入电极进行长期脑电波监测的技术）设备，进行了长达15个月的连续监测。这个硬币大小的设备被放置在头皮下，可持续记录脑电活动并无线传输数据。研究共收集了近72,000小时的真实世界数据，结果显示该技术具有极高的可行性与患者接受度。数据分析揭示了惊人的差异：由sqEEG确认的754次癫痫发作中，高达52%被患者的日记漏报。反之，患者日记中27%的记录在脑电图上并未发现癫痫活动，属于误报。这项研究首次客观量化了真实世界中癫痫日记的不可靠性。此外，该技术还成功识别出每位患者独特的癫痫发作模式，如特定的昼夜节律和聚集性发作。这一客观数据为实现真正的个性化治疗和新药评估提供了坚实基础。研究发表在 Epilepsia 上。

#疾病与健康 #个性化医疗 #癫痫 #长期监测

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Viana, Pedro F., et al. “Real-World Epilepsy Monitoring with Ultra-Long-Term Subcutaneous Electroencephalography: A 15-Month Prospective Study.” Epilepsia, vol. n/a, no. n/a. Wiley Online Library, https://doi.org/10.1111/epi.18566. Accessed 12 Aug. 2025

自进化智能体：迈向人工超级智能的系统性综述

当前大语言模型无法自我演进，限制了其发展。为解决此瓶颈，普林斯顿大学的 Hongru Wang、Mengdi Wang 与多所顶尖机构的研究者们合作，发表了首个关于自进化智能体的全面综述，为该领域构建了统一的理论框架，指明了通往人工超级智能（ASI）的道路。

当前的人工智能，特别是大语言模型，其核心是静态的，无法在与环境的交互中实时调整自身。研究者们提出了自进化智能体（Self-evolving Agents）这一全新范式。这篇综述首次为这一新兴领域提供了系统性的理论框架。研究首先为自进化智能体给出了严谨的数学定义，随后围绕四大核心问题构建了分析框架。第一是演化什么（What），明确了智能体中可以演化的四个部分：模型（Models）、上下文（Context，包含记忆和提示）、工具（Tools）和架构（Architecture）。第二是何时演化（When），将其分为任务执行中的实时适应（测试时自进化 (Intra-test-time Self-evolution)）和任务完成后的迭代更新。第三是如何演化（How），总结了基于奖励、模仿学习和借鉴生物思想的种群演化三大类方法。第四是在何处演化（Where），探讨了智能体在通用领域和特定领域（如编码、医疗、金融）的应用。该框架为设计和评估更强大、更具适应性的智能体系统提供了清晰的路线图，是迈向更高级别人工智能）的关键一步。

#大模型技术 #计算模型与人工智能模拟 #自进化智能体 #大语言模型

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Gao, Huan-ang, et al. A Survey of Self-Evolving Agents: On Path to Artificial Super Intelligence. arXiv:2507.21046, arXiv, 1 Aug. 2025. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.21046

人工智能如何帮助预防6亿起食物中毒

每年，由霉菌毒素引发的食物中毒导致数亿人患病。为解决传统检测方法缓慢且昂贵的难题，南澳大利亚大学的Md. Ahasan Kabir、Sang-Heon Lee及其国际合作者通过一项综述研究，展示了如何利用人工智能与高光谱成像技术结合，开发出一种能实时、无损检测食品污染的新方法。

▷ 先进的高光谱成像系统扫描传送带上的杏仁，捕捉霉菌毒素的光学足迹。Credit: University of South Australia

每年全球有数亿人因食物中的霉菌毒素而患病，寻找一种快速、高效的检测方法迫在眉睫。这项研究聚焦于一种前沿技术组合：高光谱成像（Hyperspectral Imaging, HSI）与机器学习。高光谱成像是一种先进的无损检测技术，它能捕捉物体在数百个光谱波段下的图像，形成独特的“光学足迹”，从而揭示其化学成分信息。然而，这些高维数据无法通过传统方法分析，此时机器学习便派上了用场。研究团队通过回顾80多项研究发现，利用机器学习算法分析高光谱数据，可以训练模型精准识别出被霉菌毒素（如强致癌物黄曲霉毒素B1）污染的谷物和坚果。该系统能根据微小的光谱差异快速分类受污染的样品，其性能稳定优于传统检测手段。这项技术的最大优势在于其非侵入性和实时性，未来可直接部署在工厂传送带或集成到手持设备中，在食品流向市场前完成安全筛查，极大地降低公共健康风险。研究发表在 Toxins 上。

#AI驱动科学 #疾病预防 #高光谱成像 #机器学习

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Kabir, Md Ahasan, et al. “Detection of Mycotoxins in Cereal Grains and Nuts Using Machine Learning Integrated Hyperspectral Imaging: A Review.” Toxins, vol. 17, no. 5, May 2025, p. 219. www.mdpi.com, https://doi.org/10.3390/toxins17050219

通过眼动追踪技术解码读者意图

我们能否仅通过观察眼球运动就判断出一个人是在浏览新闻还是在查找菜谱？以色列理工学院的Omer Shubi、Cfir Hadar和Yevgeni Berzak团队解决了这个问题。他们开发出一种人工智能模型，能够仅根据眼动数据，以高达90%的准确率解码读者的阅读意图。

研究人员首先设定了两种常见的阅读目标：为了一般理解的普通阅读和寻找特定信息的信息搜索。他们通过收集大规模眼动追踪数据，捕捉了读者在不同意图下的细微眼动差异，例如注视点的停留时间和扫视路径。随后，团队开发了先进的计算模型，将这些眼动数据与自然语言处理相结合。结果显示，基于Transformer架构的模型表现最佳，它能以约90%的准确率判断出读者的真实意图。更令人印象深刻的是，该模型具有实时性，在阅读开始后的短短两秒内，预测准确率便能达到近80%。这项技术不仅揭示了阅读行为背后的认知过程，还为未来的应用开辟了道路，例如开发能根据学生阅读状态调整难度的个性化教育软件，或为有阅读障碍的人群改善信息获取的辅助工具。

#AI驱动科学 #意图与决策 #计算模型与人工智能模拟

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Shubi, Omer, et al. “Decoding Reading Goals from Eye Movements.” Proceedings of the 63rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers), edited by Wanxiang Che et al., Association for Computational Linguistics, 2025, pp. 5616–37. ACLWeb, https://doi.org/10.18653/v1/2025.acl-long.280

整理｜ChatGPT

编辑｜丹雀、存源

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关于天桥脑科学研究院

天桥脑科学研究院（Tianqiao and Chrissy Chen Institute）是由陈天桥、雒芊芊夫妇出资10亿美元创建的世界最大私人脑科学研究机构之一，围绕全球化、跨学科和青年科学家三大重点，支持脑科学研究，造福人类。

Chen Institute与华山医院、上海市精神卫生中心设立了应用神经技术前沿实验室、人工智能与精神健康前沿实验室；与加州理工学院合作成立了加州理工天桥神经科学研究院。

Chen Institute建成了支持脑科学和人工智能领域研究的生态系统，项目遍布欧美、亚洲和大洋洲，包括、、、科研型临床医生奖励计划、、等。