追问daily | 奖励越大，学习速度越快；为什么越累越睡不着？

█ 脑科学动态

Science：睡眠节律紊乱导致多种疾病均会增加痴呆风险

Science：奖励越大，学习速度越快

Nature：稻瘟菌长链非编码RNA介导跨界免疫调控

为什么减肥神药效果会见顶？NIH新研究锁定关键信号分子cAMP

抑郁症的持续时间与严重程度共同影响患者大脑网络连接

青春期高脂饮食会锁死成年后大脑决策

缺乏蓝斑调节导致大脑神经网络更加嘈杂

为什么越累越睡不着？新研究绘制年轻人睡眠多维因果图

慢波睡眠主动缓解压力诱发的焦虑

慢性压力导致睡眠碎片化

█ AI行业动态

Meta凌晨裁员8000人，员工键盘轨迹成训练数据

GitHub源码遭窃、18年元老出走，微软开发者帝国摇摇欲坠

█ AI驱动科学

Nature：从头设计大型准对称蛋白质笼用于生物药递送

科技创造的新工作更青睐年轻高学历人群

可拉伸神经形态电路实现无延迟人体边缘计算

像流体一样自发重组的群体机器人

全新设计的耳机通过心跳验证用户身份

蒽基可回收树脂实现高精度3D打印及十次无损循环

脊髓刺激数据揭示为何高频脉冲会错失关键康复通路

跳过93%的无效迭代：全新动态推理机制助小模型实现精度逆袭

通用脑成像基础模型NeuroSTORM实现高泛化fMRI解析与多任务临床迁移

李飞飞团队发布具身空间智能评测新基准 ESI-Bench

脑科学动态

Science：睡眠节律紊乱导致多种疾病均会增加痴呆风险

为什么慢性压力、抑郁症、心血管疾病和衰老都会增加痴呆风险？Maiken Nedergaard（罗切斯特大学医学中心）提出，这些看似不同的疾病状况可能都指向同一个生物学问题，即睡眠依赖性脑节律的紊乱。该综述重新定义了睡眠的生物学作用，指出其不仅是单纯的休息，更是一种高度组织化的体液运输状态，负责协调大脑化学物质以支持夜间大脑的自我清洁过程。

该综述重点分析了睡眠期间神经调节剂（neuromodulators，清醒时负责调节情绪和注意力等行为的脑化学物质）的活动规律。结果表明，在睡眠期间，去甲肾上腺素和多巴胺等神经调节剂会同步形成周期约50秒的缓慢节律振荡。这种振荡驱动了血管运动，从而为脑淋巴系统提供机械动力，推动脑脊液流经大脑并清除包括与阿尔茨海默病相关的β-淀粉样蛋白在内的代谢废物。当衰老、精神疾病或心血管疾病扰乱这一脑部节律时，大脑清除废物的效率显著降低，进而增加痴呆风险。此外，研究发现心率变异性与脑内神经调节节律密切相关，未来可作为一种无创的潜在生物标志物，用于评估睡眠相关的大脑健康，并在症状出现前识别出认知衰退高风险人群。研究发表在 Science 上。

#疾病与健康 #神经机制与脑功能解析 #阿尔茨海默病 #脑淋巴系统 #痴呆症

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Nedergaard, Maiken. “The Oscillatory Biology of Sleep: Linkage to Dementia.” Science, vol. 392, no. 6800, May 2026, pp. 821–26. science.org (Atypon), https://doi.org/10.1126/science.aeg2276

Science：奖励越大，学习速度越快

奖励大小是否影响动物学习速度？霍华德·休斯医学研究所的Sheng Gong、Alyssa Martell、Joshua T. Dudman和Luke T. Coddington通过研究发现，大额奖励能够维持大脑中的多巴胺信号，从而显著加速动物的学习过程。

研究团队在小鼠中开展了隐藏目标导航和运动技能等五种行为范式实验。传统观点认为，动物需经数百次伴随小额奖励的重复方能掌握任务。然而，当口渴小鼠的奖励变为几大口水后，它们在一天内仅需不到10次大额奖励便掌握了复杂任务。研究表明，大额奖励通过提升单次重复的学习效率、跨日学习的记忆保持力以及任务参与度来加速学习。其中参与度是影响个体学习差异的最大决定因素。进一步研究发现，在获得大额奖励时，小鼠腹侧纹状体中的多巴胺释放量更大且持续时间更长。研究人员利用光遗传学人为延长与小额奖励相关的多巴胺信号，成功重现了大额奖励带来的多数学习益处。该发现揭示了奖励幅度决定强化学习效率的神经机制。研究发表在 Science 上。

#神经科学 #神经机制与脑功能解析 #行为学 #多巴胺 #光遗传学

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Gong, Sheng, et al. “Reward Magnitude Determines Reinforcement Learning Efficiency.” Science, vol. 392, no. 6800, May 2026, p. eaeb0813. science.org (Atypon), https://doi.org/10.1126/science.aeb0813

Nature：稻瘟菌长链非编码RNA介导跨界免疫调控

在植物与病菌的博弈中，非蛋白质效应子如何调控免疫仍是未解之谜。四川农业大学的陈学伟和贺闽等揭示了全新跨界免疫机制，发现病原真菌分泌的非编码核酸能吸附植物关键防御分子，进而瓦解宿主免疫系统。

该研究以引起水稻稻瘟病的稻瘟菌（Magnaporthe oryzae，一种毁灭性的真菌病原体）和水稻作为互作模型。研究人员首先对感染过程进行核糖核酸测序，筛选出在侵染阶段高表达的长链非编码核糖核酸（lncRNA，不编码蛋白质但具调节功能的长片段核酸分子）lnc117761。随后通过突变体测试和凝胶电泳迁移率实验（EMSA，用于研究分子间结合作用的体外检测技术）证实，病原菌通过细胞外囊泡将lnc117761跨界输送至水稻细胞内。在植物体内，lnc117761像海绵般吸附宿主微小核糖核酸miR5827。由于miR5827原本会抑制免疫负调控因子PKR1的表达，此跨界吸附解除了对PKR1的限制，引发其表达量上升，从而彻底摧毁水稻免疫防御体系并促进真菌扩散。研究发表在 Nature 上。

#其他 #跨界免疫 #长链非编码RNA #农作物病害

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He, Min, et al. “A Pathogen lncRNA Secreted into Rice Sequesters a Host miRNA for Virulence.” Nature, May 2026, pp. 1–10. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-026-10572-x

为什么减肥神药效果会见顶？NIH新研究锁定关键信号分子cAMP

GLP-1受体激动剂的减重功效广为人知，但为何患者药效存在差异及容易遭遇减重停滞期仍是未解之谜。美国国立卫生研究院（National Institutes of Health）的Claire Gao、Andrew Lutas和Michael J. Krashes等人探究了靶神经元内部的机制，首次揭示了索玛鲁肽减重效果的关键细胞内信号传导过程。

该研究利用荧光成像技术，探索了活体小鼠脑组织中索玛鲁肽（semaglutide，一种广泛使用的GLP-1受体激动剂类减肥药物）诱导的细胞内活性。研究发现，索玛鲁肽的减重效果高度依赖于大脑后延髓区（area postrema，大脑中含有控制食欲相关神经回路的区域）表达GLP-1受体的神经元内环磷酸腺苷水平的升高。此外，药物同时激活了依赖于Gs和Gq蛋白的信号通路。实验显示不同神经元对药物的反应存在连续性差异：一些细胞能维持较高的cAMP水平，而另一些则仅短暂升高。当研究人员在靶神经元中破坏Gs或cAMP信号传导时，索玛鲁肽诱导的体重减轻效果被完全消除。为了延长药效，研究团队使用药物罗氟司特抑制了天然存在的磷酸二酯酶4（PDE4，一种能降解cAMP并降低其浓度的酶）。结果表明抑制该酶能够增强并维持神经元对索玛鲁肽的cAMP反应。这一发现为突破患者减重瓶颈期、减少给药频率提供了潜在的新靶点。研究发表在 Nature Metabolism 上。

#疾病与健康 #神经机制与脑功能解析 #肥胖 #GLP-1 #索玛鲁肽

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Gao, Claire, et al. “Semaglutide Drives Weight Loss through cAMP-Dependent Mechanisms in GLP1R-Expressing Hindbrain Neurons.” Nature Metabolism, May 2026, pp. 1–20. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s42255-026-01534-8

抑郁症的持续时间与严重程度共同影响患者大脑网络连接

重度抑郁症如何改变大脑功能？特别是疾病的持续时间与严重程度如何共同作用于大脑结构的改变？Tamires Zanao 团队（巴西圣保罗大学和英国牛津大学）通过分析抑郁症患者的脑部神经影像，揭示了慢性与非慢性抑郁症患者在两大核心大脑网络交互上存在截然相反的病理模式。

研究团队对46名目前未服用抗抑郁药物的重度抑郁症患者进行了影像学数据分析。研究人员使用基于体素的形态学分析和全脑独立成分分析，全面评估患者的大脑结构与功能连接。症状严重程度通过量表进行量化，病程持续超过24个月被划分为慢性抑郁症。实验数据表明，疾病的持续时间显著调节了症状严重程度对中央执行网络与默认模式网络之间功能连接的影响。在非慢性患者中，症状较轻者表现出更强的网络连接，症状加重时连接减弱。相反，慢性抑郁症患者表现出完全逆转的模式，即症状越重，这两大核心网络间的连接反而越强。这种异常的强连接模式导致患者过度沉浸于带有负面偏向的自我反思中，难以将注意力转移至外部环境。此外，研究还发现抑郁症状的严重程度与前扣带回皮层及右侧背外侧前额叶皮层的灰质体积改变密切相关。研究发表在 Scientific Reports 上。

#疾病与健康 #心理健康与精神疾病 #抑郁症 #神经影像学 #大脑网络

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Zanao, Tamires, et al. “Chronicity Moderates the Impact of Severity on Central Executive-Default Mode Network Functional Interactions in Depression.” Scientific Reports, vol. 16, no. 1, Feb. 2026, p. 10116. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41598-026-40364-2

青春期高脂饮食会锁死成年后大脑决策

青少年时期摄入致肥胖食物会对成年后的行为产生怎样的长期影响？Fabien Naneix 和 Kate Z. Peters 等人所在的团队（阿伯丁大学与苏塞克斯大学）通过小鼠模型研究发现，青春期摄入高脂肪饮食会长期改变大脑对食物相关决策的控制机制，导致个体在成年后形成难以打破的僵化觅食习惯，且这种影响在雌雄个体之间表现出显著的特异性差异。

▷ 青春期致肥胖饮食会对体重和代谢健康产生性别特异性影响。Credit: Neuropsychopharmacology (2026).

研究团队在小鼠的青春期为其提供不同脂肪含量的饮食，并在其成年后恢复健康饮食，随后训练它们完成获取食物的特定任务。测试重点关注小鼠的认知灵活性。结果显示，曾在青春期摄入极高脂肪饮食的小鼠成年后均表现出习惯性行为（habitual behavior，即不顾当前结果价值或环境变化而机械性重复特定动作的僵化反应）。在摄入中高脂肪饮食的组别中，研究观察到了显著的性别差异：雄性小鼠在更新结果价值方面存在障碍，即使在食物充足且不再需要时仍会盲目执行觅食任务；雌性小鼠则在更新动作与结果关联方面受损，且令人意外的是，雌性的认知缺陷与体重的增加并无关联。这些发现表明，早期接触不健康饮食会深层重塑大脑决策网络，这为许多人难以长期维持减肥效果提供了重要的生物学解释。研究发表在 Neuropsychopharmacology 上。

#疾病与健康 #意图与决策 #习惯性行为 #认知灵活性 #性别差异

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Mukherjee, Diptendu, et al. “Adolescent Obesity Induces Sex-Specific Alterations of Action Control.” Neuropsychopharmacology, Apr. 2026, pp. 1–10. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41386-026-02419-w

缺乏蓝斑调节导致大脑神经网络更加嘈杂

认知灵活性受损与多种神经和精神疾病密切相关，但其底层的神经回路调节机制尚不清楚。加州大学河滨分校的Hongdian Yang、Marco Nigro等发现，脑干中的蓝斑结构在帮助大脑切换行为规则和维持灵活思维方面发挥着核心调节作用。

研究人员训练小鼠执行一项规则转换任务以测试注意力灵活性，小鼠需要学会忽略旧的感官线索并依赖新气味线索寻找食物。实验结合了化学遗传学技术和微型显微镜，来抑制蓝斑活性并监测内侧前额叶皮层的活动。结果显示，抑制蓝斑或其向内侧前额叶皮层的投射会严重阻碍小鼠的转换行为，使其需要更多次尝试才能适应新规则。干扰蓝斑并没有降低大脑活动，反而使更多前额叶神经元变得活跃且调谐范围变宽，导致神经网络变得嘈杂且选择性降低。机器学习分析表明，缺乏蓝斑的调节会导致大脑活动模式变得模糊，难以反映小鼠所处的学习阶段。这表明蓝斑通过维持高神经信噪比，帮助前额叶皮层在复杂决策中保持有序。研究发表在 eLife 上。

#疾病与健康 #神经机制与脑功能解析 #认知灵活性 #蓝斑 #前额叶皮层

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Nigro, Marco, et al. “Locus Coeruleus Modulation of Prefrontal Dynamics during Attentional Switching in Mice.” eLife, edited by Alicia Izquierdo and Laura L. Colgin, vol. 14, May 2026, p. RP105911. eLife, https://doi.org/10.7554/eLife.105911

为什么越累越睡不着？新研究绘制年轻人睡眠多维因果图

年轻人的睡眠与抑郁问题为何如此普遍且难以改善？Jeroen F. Uleman与Naja Hulvej Rod等（哥本哈根大学哥本哈根健康复杂性中心等机构）绘制了生物、心理与社会等多维度的相互作用网络，证实这种健康危机并非由单一原因引起，而是陷入了多种因素交织的复杂循环。

▷ 吸烟、睡眠和抑郁症状之间“恶性循环”的示意图。Credit: Niels Bohr Institute

该研究摒弃了传统的单向归因思路，转而探索跨尺度反馈机制。研究团队邀请了流行病学、生物学及心理学等领域的十四位专家参与调查，并结合文献回顾与自然语言处理，构建了包含十八至四十岁人群特征的因果循环图（Causal loop diagram，通过图形化节点与箭头展示系统中各变量相互影响与反馈的工具）。年轻成人睡眠模型最终锁定了二十九个核心变量与一百七十五个因果联系。研究发现，跨越生物、心理与社会维度的变量会形成大量自我强化的恶性循环。例如吸烟可能引发抑郁症状进而扰乱睡眠，而为了对抗疲劳产生的过度吸烟又会因尼古丁摄入进一步恶化睡眠与情绪。该动态分析工具不仅在理论上填补了系统级结构评估的空白，目前已被丹麦法堡米特芬市政府采纳，用于指导基于真实经验与科学证据的地方公共卫生政策及跨学科联合干预。研究发表在 BMC Medicine 上。

#神经科学 #神经机制与脑功能解析 #行为进化 #发声交流 #冷泉港实验室

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Uleman, Jeroen F., et al. “The Young Adult Sleep Model: An Evolving Causal Loop Diagram of Mental Health Dynamics.” BMC Medicine, vol. 24, no. 1, Mar. 2026, p. 159. Springer Link, https://doi.org/10.1186/s12916-026-04738-7

慢波睡眠主动缓解压力诱发的焦虑

压力大时大睡一觉能平复心情，但睡眠究竟是被动休息还是主动抗焦虑？浙江大学的Xiang Feng、Shumin Duan和Li Sun等团队首次发现，慢波睡眠并非被动恢复过程，而是通过激活特定的脑干环路主动抑制压力诱发的焦虑，该结果为治疗应激性焦虑障碍提供了全新的精准靶点。

研究团队使用了慢性社交挫败压力（chronic social defeat stress，CSDS）小鼠模型，让小鼠连续遭受同类攻击以引发持续的焦虑行为。为避免传统睡眠剥夺带来的额外压力，研究人员利用光遗传学技术，特异性激活调控慢波睡眠（slow-wave sleep，SWS）的延髓面旁区神经元。结果表明，在遭受压力后立刻诱导15分钟的慢波睡眠，就能完全阻断小鼠焦虑行为的发展。结合多脑区钙离子成像发现，触发焦虑的核心部位是脑干外侧臂旁核（lateral parabrachial nucleus，LPB）。在压力下，LPB中表达降钙素基因相关肽（CGRP）的神经元异常活跃，向下游的侧脑室床核卵圆形核（ovBNST）发送信号从而驱动焦虑。而在慢波睡眠期间，PZ神经元会直接释放抑制性递质，精准关闭LPB到ovBNST的神经通路。这一发现证实了睡眠是通过特定的神经回路主动消除焦虑，提示创伤后及时的睡眠干预对预防心理障碍至关重要。研究发表在 Neuron 上。

#疾病与健康 #神经机制与脑功能解析 #心理健康与精神疾病 #慢波睡眠 #光遗传学

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Feng, Xiang, et al. “Slow-Wave Sleep Engages Brainstem Circuitry to Prevent Stress-Induced Anxiety.” Neuron, vol. 0, no. 0, May 2026. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.neuron.2026.04.041

慢性压力导致睡眠碎片化

慢性压力引发的睡眠碎片化困扰着大量人群，但压力是如何在微观层面破坏关键脑电波的尚未被阐明。西京医院的Rui Li、Guangchao Zhao和Hailong Dong等开展了这项研究，揭示了腹侧被盖区到内侧前额叶皮层的多巴胺环路异常兴奋是导致这一现象的核心元凶，为治疗压力相关睡眠障碍提供了全新靶点。

研究采用小鼠慢性社会挫败压力模型进行实验。结合脑电图与机器学习算法，研究人员发现压力虽增加了小鼠深度睡眠总长，但睡眠被切割成极短片段，且负责屏蔽外界干扰的睡眠纺锤波的密度与质量显著降低。借助双光子显微成像和高灵敏探针，研究观察到在小鼠的大脑内侧前额叶皮层（mPFC）出现异常的多巴胺释放脉冲，且与纺锤波的消失高度同步。进一步分析表明，压力使腹侧被盖区（VTA，大脑奖赏系统的核心区域）的多巴胺神经元上的超极化激活环核苷酸门控（HCN，调控神经元节律性放电的特定离子通道）过度活跃，促使神经元发生簇状放电（Burst Firing，短时间内的连续高频剧烈放电）。大量异常释放的多巴胺结合相应受体，最终破坏了纺锤波的连续性。系统给予HCN通道或多巴胺受体阻滞剂可有效恢复纺锤波指标并改善睡眠稳定性。研究发表在 Neuron 上。

#疾病与健康 #神经机制与脑功能解析 #睡眠障碍 #慢性压力 #多巴胺环路

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Li, Rui, et al. “Hyperexcitable VTA-mPFC Dopaminergic Circuit Disrupts Sleep Spindle and Mediates Sleep Fragmentation after Chronic Social Defeat Stress.” Neuron, vol. 0, no. 0, May 2026. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.neuron.2026.04.037

AI 行业动态

Meta凌晨裁员8000人，员工键盘轨迹成训练数据

科技巨头Meta在2026年内进行了第三轮裁员，解雇约8000名员工，预计全年总裁员人数将达到22000人，占其全球员工总数的20%。此次代号为“Pralaydin”（毁灭之日）的裁员过程冷酷高效：以新加坡办公室为例，员工在凌晨4点收到解雇邮件的同时，所有工作权限被瞬间注销。而就在裁员前，曾有超过1000名员工联名抗议公司的一项秘密监控程序——该程序通过追踪员工的“键盘敲击、鼠标轨迹及屏幕截图”来训练人工智能模型，但抗议未能阻止裁员。随后，约2000名“幸存”员工被强制并入新成立的“应用AI与工程部”，而部门重组正是基于上述程序收集的数据。

Meta首席执行官马克·扎克伯格在内部录音中承认，公司正利用员工来训练AI，并直言“员工平均智商显著高于普通人”，言下之意是将高知员工视为训练AI的“人肉电池”。据华尔街机构测算，裁掉8000人每年可节省约30亿美元，但这笔钱很快被投入AI军备竞赛：扎克伯格为了从苹果公司挖角AI人才庞若鸣开出2亿美元支票，为留住研究员Andrew Tulloch承诺六年支付15亿美元，甚至为让Alexandr Wang加入豪掷143亿美元。与此同时，Meta 2026年第一季度净利润高达270亿美元，同比增长33%，公司正计划投入约1300亿美元建设AI数据中心和采购英伟达芯片。在给员工的信中，扎克伯格表示“成功并非理所当然”，并承诺今年内不再有公司级别的大规模裁员。然而，有被裁员工爆料，即便每天只睡4小时、绩效优异的工程师也未能幸免。尽管Meta提供了平均高达36万美元的遣散费，但许多工程师发现招聘市场异常冷清。

#Meta裁员 #AI训练 #键盘监控 #科技巨头 #人肉电池

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https://www.thejakartapost.com/business/2026/05/22/meta-began-laying-off-roughly-8000-employees.html

GitHub源码遭窃、18年元老出走，微软开发者帝国摇摇欲坠

全球最大的代码托管平台GitHub正经历前所未有的危机。一位拥有18年资历的资深开发者、Ghostty终端创始人Mitchell Hashimoto公开发表“绝交信”，控诉平台频繁的故障导致其无法正常编程，并宣布将所有资产迁出。更严重的是，一场安全风暴彻底撕开了GitHub的防线：一名内部开发人员因安装被投毒的VS Code恶意插件，导致其个人访问凭证泄露，最终造成超过3800个内部代码仓库的源代码被黑客窃取并在暗网叫卖。与此同时，花旗银行、英特尔等企业客户也对GitHub的持续宕机表达不满，OpenAI甚至开始探索自建替代方案，平台的信任根基正在动摇。

技术灾难的背后，是GitHub管理层的剧烈动荡和被微软全面同化的阵痛。自去年深受社区爱戴的前CEO Thomas Dohmke辞职后，微软便取消了GitHub的CEO职位，将其彻底并入新组建的CoreAI团队，导致高管和技术骨干纷纷出逃。外部竞争也极其惨烈：新兴的Cursor和Claude Code凭借能理解项目上下文、自动化完成复杂任务的降维打击能力，正在疯狂蚕食GitHub Copilot的市场。而GitHub自身的财务模型也陷入“越卖越亏”的补贴黑洞，高昂的AI推理成本拉低了微软的云业务毛利率。当平台丧失中立性、技术稳定性与开发者文化的纯粹性时，这个承载着1.5亿开发者的帝国正站在崩塌的前夜。

#GitHub危机 #源码泄露 #开发者流失 #AI编程工具 #微软

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https://www.theverge.com/tech/935250/microsoft-github-struggles-notepad

AI 驱动科学

Nature：从头设计大型准对称蛋白质笼用于生物药递送

如何利用人工智能技术突破以往人工蛋白质设计中的尺寸限制，创造出如天然病毒般可包裹大分子物质的巨型蛋白质外壳？Shunzhi Wang、Sangmin Lee与David Baker等人组成的团队，成功从头设计了大型单组分与双组分的准对称蛋白质纳米笼，解决了利用极少组分实现可控大尺寸生物纳米材料的工程挑战，为生物制剂的靶向递送开辟了全新路径。

研究团队借鉴了自然界病毒破解几何阻挫（Geometric Frustration，指由于几何形状的固有限制而无法用单一或极少多边形实现完美球面无缝拼接的数学现象）的策略。他们使用RFdiffusion等工具，人工构建了带有曲率缺陷的蛋白质构件。在双组分系统中，研究人员设计了稳固的三聚体作为顶点，以及具有特定弯曲角度的二聚体作为边。通过将二聚体角度自40度微调至8度，系统成功引入五边形曲率缺陷，组装成直径跨度达40至超200纳米的大型球形囊泡。实验表明，这类系统能装载核糖核蛋白复合物（RNP，一种由核酸与蛋白质构成的复合结构，常作为基因编辑工具被递送），并在哺乳动物细胞中充当流变学探针（Rheological probes，用于实时监测并测量细胞内物质流动与扩散特征的工具）。在单组分系统方面，团队给单一蛋白质模块预设了特定曲率与极强的相互作用力。冷冻电镜分析表明，组装体为释放应力，单一蛋白自发产生了非对称的构象变化，进而精准构建出含180至2160个亚基的巨型单组分纳米笼。研究发表在 Nature 上。

#AI驱动科学 #大模型技术 #蛋白质设计 #准对称结构 #药物递送

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Lee, Sangmin, et al. “Design of One-Component Quasisymmetric Protein Nanocages.” Nature, May 2026, pp. 1–7. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-026-10554-z

Wang, Shunzhi, et al. “De Novo Design of Quasisymmetric Two-Component Protein Cages.” Nature, May 2026, pp. 1–8. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-026-10464-0

科技创造的新工作更青睐年轻高学历人群

科技的进步在取代传统工作的同时也会创造新工作，但究竟是谁获得了这些新岗位？David Autor、Caroline Chin、Anna M. Salomons和Bryan Seegmiller（麻省理工学院、蒂尔堡大学、乌得勒支大学、西北大学）发现，战后美国由科技和需求驱动的新兴工作岗位，绝大多数流向了城市中30岁以下的大学毕业生，并享有初期的薪资优势，这一发现为预测未来人工智能对劳动力市场的影响提供了历史参考。

▷ Credit: David Autor et al (2026).

研究团队利用美国人口普查局1940年至1950年的个人追踪数据，以及2011年至2023年的美国社区调查记录，深度剖析了新兴职业劳动者的特征。结果显示，早期进入新兴领域的劳动者具有明显的先发优势，1940年从事新兴工作的人员在十年后继续留在新领域的可能性是普通人群的2.5倍。教育背景起到了关键作用，大学毕业生进入新工作领域的概率比高中毕业生高出2.9个百分点。研究进一步指出，新型工作在初期通常具有工资溢价，但随着相关专业知识变得普及或最终被自动化，这种由于稀缺性带来的溢价会随时间消退。通过分析二战时期的县级数据，团队发现1940至1950年间85%至90%的新增工作是由技术驱动的，这证实了需求侧因素对技术创新的巨大推动力。历史经验表明，未来人工智能的应用走向不仅取决于技术本身，更取决于宏观需求如何引导它去赋能各个专业领域。研究发表在 Annual Review of Economics 上。

#人工智能 #劳动力市场 #技术创新

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https://www.nber.org/system/files/working_papers/w34986/w34986.pdf

可拉伸神经形态电路实现无延迟人体边缘计算

目前的穿戴设备分析健康数据需依赖外部服务器，传输延迟可能在心脏骤停等突发状况中致命。芝加哥大学（University of Chicago）与阿贡国家实验室（Argonne National Laboratory）的Sihong Wang、Fangfang Xia以及Songsong Li等研究人员开发出一种新型类皮肤计算贴片，能够直接在人体表面运行算法，实现了极速的健康风险干预。

▷ 芝加哥大学普利兹克分子工程学院（UChicago PME）研发出一种新型的类皮肤计算贴片，能够以前所未有的方式利用人工智能分析健康数据。Credit: UChicago Pritzker School of Molecular Engineering / John Zich

该贴片的核心是一个可拉伸的神经形态计算电路（neuromorphic computing circuit，一种模拟大脑神经网络架构的计算硬件）。传统柔性材料对热极度敏感，且凝胶电解质易流动引发短路，导致元件难以大规模集成。团队创新研发出暴露于紫外线下即硬化成精确图案的新型聚合物凝胶，成功使其兼容光刻工艺。此工艺让每平方厘米能容纳一万个有机电化学晶体管。测试表明，设备拉伸至原长1.5倍时，定位心脏异常电波波前的准确率依然高达百分之九十九点六。此外，该硬件编码的神经网络综合多项体征评估心脏病风险的准确率达百分之八十三点五，真正实现了毫秒级体内数据处理。研究发表在 Nature Electronics 上。

#疾病与健康 #计算模型与人工智能模拟 #神经形态计算 #可穿戴设备 #微电子制造

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Li, Songsong, et al. “A Large-Scale Stretchable Neuromorphic Circuit for on-Body Edge Computing.” Nature Electronics, May 2026, pp. 1–13. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41928-026-01639-8

像流体一样自发重组的群体机器人

如何在缺乏集中控制的情况下让大量机器人保持凝聚力并适应复杂环境？康奈尔大学和佐治亚理工学院的Danna Ma、Baxi Chong、Daniel I. Goldman和Kirstin H. Petersen开发了交叉链接集群系统，利用物理接触和机械智能，使数十个简单模块能够像流体物质一样自发变形、重组并集体移动。

▷ 探索性实验中三维纠缠的实例。Credit: Science Robotics (2026).

这项研究受活性凝胶（active gels，一种分子链在保持整体结构的同时不断形成和溶解的流变材料）启发，设计了数十个行动能力有限的小型机器人模块。每个模块长约200毫米，通过电机驱动在I形和U形之间往复形变（shape morphing，改变物理形态以产生动力的过程），并通过两端的魔术贴与相邻模块发生临时纠缠（transient entanglement，可逆且短期的物理连接）。当它们结合成链状时，便能依靠物理交互产生持续的集体运动（collective motion，多智能体自发形成的协同移动）。系统仅保留了极简的声学控制：孤立模块会发出求救信号，促使周围模块减速以便其重新连接。实验结果显示，集群在通过障碍物时能不断断开和重塑连接，如同水流一般绕过阻碍，有效防止了机械堵塞。这种冗余设计赋予了系统极高的容错率，部分模块损坏不会影响整体。研究证明，通过放弃精确的集中控制，系统能够利用接触动力学激发出强大的自适应行为。研究发表在 Science Robotics 上。

#其他 #机器人及其进展 #群体机器人 #机械智能 #软物质工程

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Ma, Danna, et al. “Cross-Link Collective: Entangled Robotic Matter with Cohesive Motion.” Science Robotics, vol. 11, no. 114, May 2026, p. eaec6393. science.org (Atypon), https://doi.org/10.1126/scirobotics.aec6393

全新设计的耳机通过心跳验证用户身份

现有的基于耳机的身份认证系统通常需要用户主动交互且极易受噪音干扰，如何实现无缝被动的身份验证？苏州大学、麦考瑞大学、奥尔堡大学、北京大学和南京大学的Lei Wang、Jiangxuan Shen等研究人员开发了被动式身份验证系统AccLock，利用标准耳机中的加速度计捕捉心跳引起的细微振动，成功实现了安全无干扰的持续用户识别。

这项研究采用现代耳机内置的入耳式加速度计来捕捉心跳传递到耳道产生的心动描记（BCG，ballistocardiography，由心脏跳动引起的身体微小运动信号）信号。研究人员设计了两阶段去噪过程来过滤环境和运动噪音，并利用名为HIDNet的深度学习模型将用户的独特心跳特征与人类共有模式分离开来。此外，团队采用了孪生网络（Siamese network，一种通过比较两个样本在特征空间的距离来计算相似度的神经网络架构），使得系统在注册新用户时无需重新训练模型，只需比较新信号与注册模板的欧氏距离即可完成验证。在33名参与者的实验中，系统展现了极高的准确性，平均误接受率（FAR，系统错误接纳未授权用户的概率）仅为3.13%，误拒绝率（FRR，系统错误拒绝合法用户的概率）为2.99%。尽管在行走或说话等剧烈运动时错误率有所上升，但在心动过速等常见心脏病患者中表现稳定。研究团队还在低采样率的商用设备苹果AirPods上进行了测试，获得了可接受的低错误率，验证了其商业部署的潜力。

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Wang, Lei, et al. “AccLock: Unlocking Identity with Heartbeat Using In-Ear Accelerometers.” arXiv:2605.11901, arXiv, 12 May 2026. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2605.11901

蒽基可回收树脂实现高精度3D打印及十次无损循环

高精度3D打印常使用不可逆固化树脂，导致材料无法回收。横滨国立大学的Shoji Maruo和Masaru Mukai团队开发出一种基于蒽的光固化树脂，无需添加剂即可实现多达10次的高保真重复打印循环。

这项研究利用了蒽（anthracene）在光照下发生光二聚化的特性。与传统依赖链式增长和光引发剂的树脂不同，该材料依靠逐步聚合（step-growth polymerization，无需添加引发剂即可固化的反应机制）进行固化，从而避免了杂质累积。研究人员定制了单光子和双光子立体光刻系统，成功打印出极具细节的蝴蝶模型。实验显示，打印完成的实物只需在150度下加热15分钟即可恢复为液态。团队连续10次擦除并重新打印目标形状，发现相较于以往的可回收材料，该树脂的降解程度微乎其微，成功实现了高精度制造与完全可持续性的完美结合。研究发表在 ACS Omega 上。

#其他 #其他 #3D打印 #可回收材料 #光固化技术

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Mukai, Masaru, et al. “Initiator-Free Recyclable Anthracene-Based Photocurable Resin Enabling Sustainable 3D Printing via Single- and Two-Photon Stereolithography.” ACS Omega, vol. 11, no. 9, Mar. 2026, pp. 14469–78. ACS Publications, https://doi.org/10.1021/acsomega.5c09643

脊髓刺激数据揭示为何高频脉冲会错失关键康复通路

针对脊髓损伤后运动功能恢复问题，来自埃尔兰根-纽伦堡大学、维也纳医科大学和圣路易斯华盛顿大学的 Rodolfo Keesey、Andreas Rowald 和 Ismael Seáñez 等研究人员通过结合人体实验与计算机模拟，发现目前临床常用的高频电刺激在激活关键感觉神经通路时效率低下。

▷ 利用人体电生理实验和计算模型研究外周神经刺激中常规波形和高通量高频波形的募集机制。Credit: Nature Biomedical Engineering (2026).

研究团队对28名健康受试者进行了非侵入性电刺激实验，并将其与高分辨率三维计算模型进行对比。为了探究募集机制，研究测量了混合胫神经刺激后的霍夫曼反射（Hoffman reflex，简称H反射，用于评估感觉传入纤维的激活状态）和M波（M-wave，代表运动传出纤维的直接激活）。结果显示，相比传统长脉冲，千赫兹高频（kilohertz-frequency，简称KHF，指频率在数千赫兹的电流波形）需要显著更高的刺激电流。这是因为KHF波形存在中断的阈下叠加过程（interrupted subthreshold summation processes，指交流电快速交替的去极化与超极化需通过电荷累积才能达到激活阈值）。更重要的是，KHF倾向于优先募集运动传出纤维，而非对运动康复至关重要的本体感觉传入纤维。这一发现对设计更有效的神经康复疗法具有重要指导意义。研究发表在 Nature Biomedical Engineering 上。

#疾病与健康 #神经调控 #脊髓损伤 #经皮脊髓电刺激 #电生理学

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Keesey, Rodolfo, et al. “Fundamental Limitations of Kilohertz-Frequency Carriers in Afferent Fibre Recruitment with Transcutaneous Spinal Cord Stimulation.” Nature Biomedical Engineering, May 2026, pp. 1–18. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41551-026-01684-w

跳过93%的无效迭代：全新动态推理机制助小模型实现精度逆袭

模型在每个词上多想是否必要？清华大学、无问芯穹和上海交通大学的 Tianyu Fu、Yichen You、Zekai Chen、Guohao Dai、Huazhong Yang、Yu Wang 研发出 Think-at-Hard 框架，跳过九成以上无效迭代并提升了推理准确率。

这一研究的核心在于解决循环 Transformer（Looped Transformer，一种通过循环利用层结构来增加计算深度的模型架构）中的潜空间过度思考。研究团队在 Qwen3-0.6B 等模型上进行了验证，设计了轻量级迭代决策器来动态评估是否需要继续迭代。系统还引入了双因果注意力机制以支持跨深度信息流动，并配合深度感知低秩适应（depth-aware LoRA，一种参数高效的微调技术）在深层迭代中修正困难预测。实验表明，该方法平均仅让 7% 左右的词进入二次迭代，跳过了约 93% 的无效迭代计算。相比全部进行二次迭代的传统策略，在数学、问答和代码等 9 个基准测试中，该方法的精度反而提升了 3.8% 至 4.4% ；在添加不超过 3% 额外参数的情况下，性能提升进一步扩大。在实际解码中，其运行速度相比全迭代模型提升了 2.48 倍，显存占用降低 1.48 倍。研究发表在 ICML 2026 上。

#大模型技术 #计算模型与人工智能模拟 #动态推理 #选择性迭代

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Fu, Tianyu, et al. “Think-at-Hard: Selective Latent Iterations to Improve Reasoning Language Models.” arXiv:2511.08577, arXiv, 26 Apr. 2026. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2511.08577

通用脑成像基础模型NeuroSTORM实现高泛化fMRI解析与多任务临床迁移

针对功能磁共振成像数据难以通用且跨中心泛化差的难题，Cheng Wang、Yu Jiang、Zhihao Peng等（香港中文大学、北京大学第三医院、哈佛大学麻省总医院等）开发了名为NeuroSTORM的脑成像基础模型，实现了高泛化的功能磁共振分析与多任务迁移。

研究团队利用包含超五万名受试者（涵盖五至一百岁）共两千八百六十五万帧的四维功能磁共振成像（fMRI，利用磁共振原理测量脑部血氧水平以反映神经活动的脑成像技术数据进行大规模预训练。为降低计算开销，该模型引入移动窗口Mamba（Shifted Window Mamba，一种通过选择性扫描机制线性降低注意力计算复杂度的状态空间模型）和时空冗余丢弃（Spatiotemporal Redundancy Discarding，一种通过掩码空间和时间重叠图像迫使模型学习长距离依赖关系的技术）模块。仅需微调极少参数，该模型便在人口统计学预测、临床表型预测等五类任务中取得优异表现。其中，性别分类准确率达百分之九十三点二八，在多动症分类任务中准确率达百分之七十一点四六，且在仅用三成标注数据时仍能保持高诊断精度。研究发表在 Nature Biomedical Engineering 上。

#疾病与健康 #神经机制与脑功能解析 #大模型技术 #人工智能驱动科学 #脑网络

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Wang, Cheng, et al. “Towards a General-Purpose Foundation Model for Functional MRI Analysis.” Nature Biomedical Engineering, Apr. 2026, pp. 1–12. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41551-026-01666-y

李飞飞团队发布具身空间智能评测新基准 ESI-Bench

针对现有空间智能评测仅侧重被动感知的问题，Stanford University、UCLA等机构的 Yining Hong、Jiageng Liu、Han Yin、Li Fei-Fei 等人开发了 ESI-Bench 基准，首次将观察者转变为行动者，实现了对具身空间智能感知-行动回路的系统性评测。

该研究在 OmniGibson 仿真平台上构建了包含 10 个类别、3081 个任务实例的测试集。智能体必须自主执行移动和操作以获取解题信息。测试结果表明，主动探索确实能让模型涌现出多种空间策略，例如 Gemini 3.1 在部分遮挡任务中，最佳视角下准确率从 14.6% 提升至 95.1%。然而，模型普遍存在动作盲视（Action Blindness，指智能体因不当的动作选择导致糟糕视角，进而引发决策级联失败的现象）。盲目增加随机视角甚至会使 GPT-5 在空间距离任务中的准确率从 53.9% 降至 49.1%。此外，研究发现不完美的 3D 重建会引入几何伪影，导致几何配置任务得分从 2D 基线的 27.5% 跌至 9.9%。相较于人类，大模型还存在元认知缺陷（Metacognitive Deficit，指模型缺乏评估自身信息充足性的怀疑机制），在主动探索中倾向于过早停止并以高置信度做出错误判断。

#大模型技术 #机器人及其进展 #具身智能 #空间智能

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Hong, Yining, et al. “ESI-Bench: Towards Embodied Spatial Intelligence That Closes the Perception-Action Loop.” arXiv:2605.18746, arXiv, 18 May 2026. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2605.18746

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。

研究院在华山医院、上海市精神卫生中心分别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陈天桥雒芊芊神经科学研究院。

研究院还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、、科普视频媒体「大圆镜」等。