追问daily | 压力如何催人老？看电视剧时大脑更容易记住“谁和谁不和”

█ 脑科学动态

Science：斑马鱼与人类大脑共享相同的视听觉融合逻辑

Cell：LEF1因子定义真正具有自我更新能力的干性T细胞

精准fMRI绘制前额叶皮层个体图谱：打破“平均脑”迷思

慢性疲劳综合征患者脑淋巴系统清除功能受损

看电视剧时大脑更容易记住“谁和谁不和”

玩电子游戏可适度提升记忆力

超加工食品摄入过多与幼儿皮层下结构萎缩相关

压力如何催人老？慢性压力通过肠道菌群损伤造血功能

█ AI行业动态

谷歌Gemini 3.5 Pro泄露细节曝光，前端代码能力跃升

GPT-5.6 Sol首批内测结果出炉：主打高性价比长链路推理，成本仅为竞争对手一半

ICML 2026大奖重磅揭晓：扩散模型研究迎突破，DeepMind十年经典斩获时间检验奖

█ AI驱动科学

Cell：首个全细胞数字孪生模型诞生，电脑里也能玩转活细胞线粒体

亚毫米级磁电天线问世，助力新一代超小型植入式设备开发

变色材料赋予机器人高清触觉，无需复杂重建算法

AI融合视觉显著性与构图边缘，提升艺术产品设计美学评估效果

赋予无人机“疼痛”感知：利用生态学预警指标预测工程系统失控

AI辅助写作悄然影响社会舆论，微小偏见可在大规模网络中累积

COMPASS 模型跨癌症精准预测免疫治疗效果

无创脑机接口实现八成语言解码准确率

脑科学动态

Science：斑马鱼与人类大脑共享相同的视听觉融合逻辑

不同物种如何在大脑中整合感官信息？Emre Yaksi和Anh-Tuan Trinh等研究人员（挪威科技大学卡弗里系统神经科学研究所）在斑马鱼中发现了一条与哺乳动物类似的感觉通路。该研究揭示了即便演化路径不同，脊椎动物在处理外界感官信息时仍遵循着高度一致的层级化组织规则。

▷ 斑马鱼前脑，红色标记兴奋性神经元，绿色标记抑制性神经元。Credit: Dr. Stephanie Fore, Kavli Institute for Systems Neuroscience

研究人员利用不到三周大的幼年斑马鱼进行活体全脑成像，并在显微镜下为其提供红光闪烁和水中微弱震动两种刺激。研究发现，斑马鱼并没有像哺乳动物一样使用丘脑来分拣感官信息，而是通过一个名为肾小球前复合体（preglomerular complex，PG，一种类似于丘脑的神经通路结构）的区域对视觉和震动信号进行分类，并将其单独传递至大脑的外套膜（pallium，大脑皮层的同源结构）。在外套膜深处，神经元展现出了层级结构：浅层的简单细胞仅对单一感官有反应，而深层的多模态神经元则负责整合信息。特别的是，研究人员发现了一种非线性反应的巧合检测神经元，它们仅在光线和震动同时出现时才被强烈激活。这一成果表明，不同脊椎动物虽然使用不同的大脑结构，却通过趋同演化实现了相同的感官处理逻辑。研究发表在 Science 上。

#神经科学 #神经机制与脑功能解析 #感觉处理 #趋同演化 #斑马鱼

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Trinh, Anh-Tuan, et al. “Hierarchical Sensory Processing in Zebrafish Thalamocortical-like Circuits.” Science, vol. 0, no. 0, July 2026, p. eaec2171. science.org (Atypon), https://doi.org/10.1126/science.aec2171

Cell：LEF1因子定义真正具有自我更新能力的干性T细胞

在面对慢性感染或自身免疫疾病的长期战役中，免疫系统如何持续产生具有战斗力的T细胞？Andrea Schietinger、Doron Betel和Ivan Maillard等研究人员（纪念斯隆-凯特琳癌症中心与威尔康奈尔医学院等）合作，发现了一种由转录因子LEF1定义的罕见干细胞样T细胞。该细胞群在慢性压力下承担着持续补充T细胞源泉的角色，为攻克相关慢性疾病提供了新的治疗靶点。

为了解T细胞干性的维持机制，研究团队在自身免疫性1型糖尿病和慢性病毒感染的小鼠模型中展开了并列对比。他们发现，一小群同时表达TCF1和LEF1转录因子的T细胞（LEF1+ TCF1hi）才是真正的干性T细胞（TSC）。通过CRISPR基因编辑技术敲除小鼠体内的LEF1基因后，这些干性细胞失去了持续存在与自我更新的能力，从而保护了小鼠免受自身免疫性糖尿病的侵害。相反，在慢性感染模型中提高LEF1表达，则能增加干性T细胞的数量并减少处于耗竭状态的细胞。此外，计算可视化技术显示，这两种截然不同的疾病模型中的干性T细胞共享了117个表观遗传编码的核心基因。研究还表明，这些细胞的命运高度依赖于其在微环境中的定位，阻断整合素或Notch信号通路会干扰其定位，导致干性T细胞群体迅速崩溃。研究发表在 Cell 上。

#疾病与健康 #其他 #T细胞干性 #LEF1 #自身免疫疾病 #慢性感染

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Miakicheva, Svetlana, et al. “LEF1 and Niche Factors Determine T Cell Stemness across Chronic Diseases.” Cell, vol. 0, no. 0, July 2026. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.cell.2026.06.022

精准fMRI绘制前额叶皮层个体图谱：打破“平均脑”迷思，揭示交织网络与边界功能

前额叶皮层负责高阶认知，但传统成像的平均处理模糊了其精细结构。Zach Ladwig、Caterina Gratton以及团队成员（贝克曼高级科学技术研究所）利用精准功能磁共振成像技术展开研究，揭示了该区域高度交织且因人而异的复杂网络图谱。

▷ 与平均图像相比，个体的前额叶皮层网络密度更高，分布也更分散。个体间的网络组织也存在差异。Credit: Zach Ladwig

传统功能磁共振成像（fMRI）通过将多人的大脑数据进行平均处理来消除噪声，但这种方法会模糊前额叶皮层这一高度个体化区域的细节。为此，研究团队采用精准功能磁共振成像方法，对10名参与者分别进行了约2小时的静息态扫描和6小时的任务态扫描。研究结果表明，前额叶皮层并非以往认为的通用区域，而是由不同脑网络斑块密集交织而成。特定任务（如语言和社交）的脑部活动与单个特定网络高度吻合；而执行控制等任务则聚集在网络之间的边界处，这表明网络间在通过边界进行信息传递。此外，该区域的组织结构在个体之间差异显著，但也存在由三个特定网络聚集而成的保守基序。研究发表在 Neuron 上。

#神经科学 #神经机制与脑功能解析 #前额叶皮层 #精准神经影像 #脑网络

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Ladwig, Zach, et al. “Precision fMRI Reveals Densely Interdigitated Network Patches with Conserved Motifs in the Lateral Prefrontal Cortex.” Neuron, vol. 0, no. 0, May 2026. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.neuron.2026.04.011

慢性疲劳综合征患者脑淋巴系统清除功能受损

慢性疲劳综合征（ME/CFS）常伴有脑雾等认知障碍。Kiran Thapaliya、Sonya Marshall-Gradisnik、Maira Inderyas与Leighton Barnden（格里菲斯大学国家神经免疫学和新兴疾病中心）首次证实患者大脑的废物清除系统受损，为该病病理机制提供了新线索。

▷ DTI-ALPS 指数计算感兴趣区域在彩色编码的分数各向异性图上的位置。球形 ROI（直径 3 mm）位于投射束和联络束中。Dxx：左右方向，Dyy：前后方向，Dzz：头尾方向。PVS：血管周围间隙。Credit: Frontiers in Neuroscience (2026).

这项研究招募了58名参与者（包括31名患者和27名健康对照组），利用3T磁共振成像（MRI）技术获取扩散张量成像（DTI）数据，并计算沿血管周围空间的扩散张量成像指数（DTI-ALPS，评估脑淋巴系统的无创影像学指标，用于量化脑部废物清除效率）。结果显示，患者的全局DTI-ALPS指数（1.44 ± 0.086）显著低于对照组（1.51 ± 0.11），表明其脑淋巴系统功能明显减退。单侧分析显示，患者右脑半球的清除功能降低更为显著。此外，全局DTI-ALPS指数与睡眠障碍严重程度（r = -0.47）及注意力不集中（r = -0.43）存在显著的负相关。这表明，脑部垃圾清除受阻引发的神经炎症，可能是导致脑雾和睡眠质量恶化的关键机制，这也为未来的无创诊断和靶向治疗开辟了新途径。研究发表在 Frontiers in Neuroscience 上。

#疾病与健康 #神经机制与脑功能解析 #慢性疲劳综合征 #脑淋巴系统 #脑雾

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Thapaliya, Kiran, et al. “Disrupted Glymphatic Function and Its Relationship with Sleep and Cognitive Impairment in ME/CFS Assessed via DTI-ALPS.” Frontiers in Neuroscience, vol. 20, June 2026. Frontiers, https://doi.org/10.3389/fnins.2026.1875420

看电视剧时大脑更容易记住“谁和谁不和”

我们如何理解复杂的人际关系网络？Isato Chikazawa、Ryo Ishibashi和Tamami Nakano（大阪大学）通过让受试者观看电视剧并结合功能磁共振成像技术发现，大脑会根据叙事经验构建多维度的社会关系地图，其中敌对和冲突关系在大脑编码中起到了尤为关键的锚定作用。

▷ 大脑中代表对抗性人际关系的区域。Credit: Tamami Nakano

研究团队邀请了21名大学生观看电视剧《金装律师》（SUITS）的六集内容。参与者在观剧前后接受了功能磁共振成像（fMRI）扫描，并在扫描时注视剧中八位主角的面部。观剧后，参与者对各角色间的关系强度以及是亲近还是敌对进行评分。研究人员采用表征相似性分析发现，敌对抗衡关系在左侧前缘上回和右侧内侧前额叶皮层中得到了显著体现。相比之下，在相同标准下，亲和关系并未显示出显著的神经表征。此外，单变量分析显示，观剧后受试者的楔前叶激活显著增加，表明该区域参与了叙事人物知识的提取。这表明大脑会通过叙事经验构建多维社会地图，且对抗关系在其中起到了重要塑造作用。研究发表在 Communications Psychology 上。

#认知科学 #神经机制与脑功能解析 #社会认知 #大脑地图

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Chikazawa, Isato, et al. “Antagonism Shapes Social Maps in the Human Brain.” Communications Psychology, vol. 4, no. 1, July 2026, p. 100. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s44271-026-00491-y

玩电子游戏可适度提升记忆力

电子游戏对大脑究竟是有益还是有害长期存在争议。Rumei Zhao、Kunzhen Pang、Jie Yu等研究人员通过对过去二十年研究的系统评估，发现电子游戏能适度提升玩家的记忆力等多项认知能力。

研究团队针对2005年1月至2025年8月间发表的133项研究进行了三项荟萃分析，涵盖了14,245名参与者。研究人员将认知表现细分为五个领域并进行了评估。结果显示，电子游戏时间与整体认知能力之间存在虽小但具有统计学显著性的正相关关系。在玩家与非玩家的对比中，玩家在空间能力、视觉注意力、认知控制和智力方面展现出微弱优势。而在因果关系最强的对照试验中，记忆力是唯一显示出显著改善的领域，这表明游戏过程中频繁且持续的记忆调用发挥了作用。尽管有学者质疑游戏仅存在近迁移效应（near-transfer effects，认知提升仅局限于游戏本身或高度相似的情境），但调节效应分析表明，游戏带来的认知益处不受性别、年龄、文化背景、健康状况及游戏类型的影响。研究发表在 Acta Psychologica 上。

#认知科学 #神经机制与脑功能解析 #电子游戏 #记忆力 #认知训练

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Zhao, Rumei, et al. “The Association between Video Game Play and Cognitive Ability: A Systematic Review and Meta-Analysis.” Acta Psychologica, vol. 267, July 2026, p. 107110. ScienceDirect, https://doi.org/10.1016/j.actpsy.2026.107110

超加工食品摄入过多与幼儿皮层下结构萎缩相关

超加工食品是否会损害幼儿大脑发育？Jonatan Ottino-González和Michael I. Goran（洛杉矶儿童医院）等研究团队通过长期追踪，发现幼儿早期超加工食品的累积摄入与六岁时大脑皮层下特定区域的体积减小存在负相关关联。

在这项前瞻性出生队列研究中，研究人员对144对母子进行了从婴儿期到六岁的长期追踪。团队通过多次24小时饮食回顾，评估孩子们在不同生长阶段的超加工食品卡路里摄入比例，并在六岁时使用磁共振成像测量皮层下脑区的体积。研究结果显示，在六岁时，幼儿期的累积超加工食品摄入量每增加10%，其大脑中双侧伏隔核、左侧杏仁核、双侧苍白球、左侧壳核和双侧丘脑等涉及情绪、奖励与动机区域的总体积就会减少近1.92%。虽然现阶段研究未发现这些食品与认知表现有直接关联，但研究人员指出，大脑结构的变化往往先于记忆、思维和行为异常的发生。研究发表在 The American Journal of Clinical Nutrition 上。

#疾病与健康 #神经机制与脑功能解析 #超加工食品 #大脑发育 #儿童健康

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Ottino-González, Jonatan, et al. “Early-Life Cumulative Intake of Ultra-Processed Foods and Subcortical Brain Volume at Age Six Years: A Prospective Cohort Study.” The American Journal of Clinical Nutrition, June 2026, p. 101350. ScienceDirect, https://doi.org/10.1016/j.ajcnut.2026.101350

压力如何催人老？慢性压力通过肠道菌群损伤造血功能

心理压力如何导致免疫受损？中山大学的研究人员发现，慢性心理压力会抑制大脑特定区域，通过交感神经改变肠道菌群及代谢物，进而加速骨髓造血干细胞衰老。

研究人员利用四种小鼠压力模型发现，慢性压力会降低内侧前额叶皮层和导水管周围灰质的神经元活动。利用化学遗传学技术抑制这些脑区，小鼠表现出造血干细胞丧失、淋巴细胞生成减少等衰老样表型。机制分析表明，脑区抑制通过交感神经通路改变了肠道环境，使罗伊氏乳杆菌（Lactobacillus reuteri）丰度下降，并导致关键代谢物亚精胺水平降低。亚精胺的缺乏进而抑制了造血干细胞的线粒体自噬，引发线粒体过氧化，最终导致铁死亡应激。补充亚精胺或通过化学遗传学激活上述脑区，能够有效逆转这些造血功能缺陷。研究发表在 Cell Stem Cell 上。

#疾病与健康 #心理健康与精神疾病 #造血干细胞 #脑肠轴 #亚精胺

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Tian, Xiaobin, et al. “Psychological Stress Drives Aging-like Hematopoietic Stem Cell Dysfunction through a Brain-Gut-Bone Marrow Axis.” Cell Stem Cell, vol. 33, no. 7, July 2026, pp. 1205-1222.e11. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.stem.2026.05.012

AI 行业动态

谷歌Gemini 3.5 Pro泄露细节曝光，前端代码能力跃升

谷歌大语言模型Gemini 3.5 Pro近日被爆出将于7月17日正式发布。泄露信息表明，该模型在前端与视觉代码生成上实现了能力跳变，能够生成高完成度、具专业设计品味的页面。它在可缩放矢量图形的生成上表现良好，能通过一句话及代码库生成复杂的虚拟场景。虽然有观点用碾压来形容其前端表现，但在硬核推理、仓库级软件工程等复杂长链路任务上，它依然逊于Fable 5和GPT-5.6。

消息指出，Gemini 3.5 Pro之所以推迟发布，是因为谷歌对其底座重新进行了预训练。不仅如此，研究人员还基于此新底座开发名为Nano Banana Pro的图像模型。虽然近半年来AI领域的焦点多集中在其他竞争对手身上，但谷歌此番重塑底层框架的举措，表明其试图通过双战线布局夺回竞争身位，大模型领域的行业竞赛依然胶着。

#Gemini3.5 #前端代码 #大模型 #预训练

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https://x.com/HarshithLucky3/status/2073767413494284754?s=20

GPT-5.6 Sol首批内测结果出炉：主打高性价比长链路推理，成本仅为竞争对手一半

OpenAI发布的GPT-5.6 Sol预览版近日迎来首批用户内测反馈。英伟达的研究人员指出，该模型在CUDA加速任务中表现优异，运行效率显著提升。在代码生成上，Sol更倾向于长线深耕，其生成的代码量大幅减少，且在空间推理和指令遵循方面均优于旧版模型。虽然它在面对高难度任务时的迭代速度较慢，但其专注于底层性能优化的设计，使其在处理需要多步骤协同的复杂工作流时展现出独特优势。

在与竞争对手Fable 5的性能及成本对比中，Sol虽然在部分高难度游戏开发等任务上略逊一筹，但其每百万输入和输出Token的调用成本仅为对方的一半左右。此外，相比Fable 5因过于严苛的安全审查导致部分常规任务被频繁拦截，Sol在引入安全防护系统的同时保持了合理的限制策略，不易干扰用户的正常调试。随着Sol全量上线的临近，这种低成本与高实用性的结合将为开发者提供新的选择。

#GPT5.6 #人工智能 #代码生成 #大模型成本 #技术内测

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https://x.com/mark_k/status/2073467892889272609?s=20

ICML 2026大奖重磅揭晓：扩散模型研究迎突破，DeepMind十年经典斩获时间检验奖

国际机器学习大会（ICML）近日公布年度奖项，扩散模型包揽两项杰出论文奖。其中，来自清华大学的研究人员Zanlin Ni等人发表的文章论证了任意顺序生成机制在实际中存在灵活性陷阱，修正了行业对该架构优越性的传统偏见；研究人员Fan Chen等人则针对高精度采样提出创新算法，成功突破模型部署阶段的质量天花板，标志着该领域正从概念拓展转向底层基础建设的务实阶段。

杰出立场论文奖由研究人员Sarah Ball与Phil Hackemann获得，他们指出行业内热衷开发的价值对齐技术，正无意间演变为内容审核的工具包，呼吁重新思考安全机制的边界。此外，重磅的时间检验奖花落DeepMind公司的研究人员Volodymyr Mnih与David Silver等人在十年前发表的经典巨作。该团队提出的深度强化学习异步方法，凭借高效优雅的并发探索机制，奠定了现代人工智能系统的核心底座，时至今日依然发挥着深远影响。

#ICML2026 #扩散模型 #AI安全对齐 #强化学习 #DeepMind

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https://blog.icml.cc/2026/07/05/announcing-the-icml-2026-awards/

AI 驱动科学

Cell：首个全细胞数字孪生模型诞生，电脑里也能玩转活细胞线粒体

如何高效模拟具有空间解析的全细胞秒级细胞器动态？Eric Arkfeld、Zichen Wang、Hiroyuki Hakozaki、Johannes Schöneberg等（加州大学圣地亚哥分校）将4D晶格光片显微成像与粒子反应-扩散模拟结合，首次构建了包含线粒体、微管网络及分子马达的全细胞数字孪生模型。

研究团队以人类口腔鳞癌细胞为对象，利用4D晶格光片显微镜（4D lattice light-sheet microscopy，一种低光毒性、高清的活细胞三维成像技术）每11秒获取一次细胞的三维体积图像。随后，他们通过自动化流程将图像转化为粒子模型，并在基于粒子反应-扩散模拟的ReaDDy框架下运行。该模型不仅还原了微管网络和线粒体网络，还引入了沿微管行走的分子马达。在验证中，该模型在不重新调整参数的情况下，成功预测了微管被诺考达唑部分破坏（30分钟）和完全破坏（60分钟）时线粒体分裂与融合速率的变化，模拟数据与实验高度一致。此外，模拟还揭示了线粒体向核周聚集的隐藏机制：微管的拓扑结构才是决定线粒体分布的守门人，而不仅是动力蛋白活性的上调。该研究发表在 Cell 上。

#疾病与健康 #个性化医疗 #全细胞模型 #数字孪生 #线粒体动态

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Arkfeld, Eric, et al. “Whole-Cell Particle-Based Digital Twin Simulations from 4D Lattice Light-Sheet Microscopy Data.” Cell, vol. 0, no. 0, June 2026. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.cell.2026.06.010

亚毫米级磁电天线问世，助力新一代超小型植入式设备开发

传统植入式设备因射频天线体积大、发热高，难以长期安全置于体内。为此，Mahdieh Shojaei Baghini、Adam Armada-Moreira和Hadi Heidari等（格拉斯哥大学等）合作研发出名为μBots的超小型磁电天线系统，成功实现了超宽带宽的高效无线数据传输。

▷ 封装式微机器人（ME μBot）概念及器件架构。Credit: Science Advances (2026).

在这项研究中，团队制造出一种亚毫米级微型机器人。研究人员没有将天线基底视为惰性材料，而是利用了双面抛光硅基底独特的声学共振特性，使声波在器件内部往返反射，从而激发出泛音。这种机制使磁电天线获得了高达22.6 GHz的-10 dB超宽带宽。实验中，该设备在3至4 GHz频段运行，不仅在人类大脑皮层切片和大鼠脑组织中表现出稳定的传输性能，还在7 T高场强磁共振成像中证实了良好的兼容性。通过将九个微型天线排列成相控阵，该系统有效克服了植入体与外部接收器因角度错位导致的信号衰减。此外，团队成功实现了声谱视频与音频信号的实时无线传输。研究发表在 Science Advances 上。

#疾病与健康 #神经调控 #微型机器人 #磁电天线

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Baghini, Mahdieh Shojaei, et al. “Bio-Integrated μBots with Overtone Ultrawideband Magnetoelectric Antennas for Wireless Telemetry.” Science Advances, vol. 12, no. 27, July 2026, p. eaec7011. science.org (Atypon), https://doi.org/10.1126/sciadv.aec7011

变色材料赋予机器人高清触觉，无需复杂重建算法

如何让机器人拥有灵敏实时的触觉？Giacomo Sasso和James Busfield（伦敦大学玛丽皇后学院）联合Federico Carpi（佛罗伦萨大学）等设计了一种变色触觉传感器，能将压力转化为动态颜色图案，实现高分辨率实时触觉感知。

▷ 机器人触摸一枚硬币，并感知其细微之处。Credit: Queen Mary University of London

传统触觉传感器依赖触觉像素阵列，其分辨率受限于布线；而常规视觉传感器则需复杂算法重构接触几何，这会引入计算延迟。该团队打破常规，设计了一种将传感功能直接嵌入材料本身的系统。其核心是一个夹在黑色和透明硅胶层之间的拉伸式布拉格反射器（mechanochromic Bragg reflector，一种可通过机械形变改变反射光波长的光学纳米结构）。当受到压力发生形变时，该反射器的纳米级层厚会减小，导致反射光的结构色发生改变。一个普通的低成本摄像头便能实时捕捉这些颜色，并将其直接转化为精细的应变和压力图像。实验成功绘制出人类指纹、硬币和叶片的拓扑图，空间分辨率达到约100微米。由于信息直接以光信号形式呈现，系统无需任何基于深度学习的数据增强，消除了计算延迟。这项成果为精密制造和医疗手术等领域的软体机器人开发奠定了基础。研究发表在 Science Advances 上。

#其他 #机器人及其进展 #触觉传感器 #机械致变色 #实时感知

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Sasso, Giacomo, et al. “High-Resolution Real-Time Mechanochromic Tactile Sensors.” Science Advances, vol. 12, no. 27, July 2026, p. eaee5236. science.org (Atypon), https://doi.org/10.1126/sciadv.aee5236

人工智能融合视觉显著性与构图边缘，提升艺术产品设计美学评估效果

现有图像美学评估系统因忽视人类视觉注意力机制而存在局限。商洛学院艺术学院的研究人员开发了一种融合视觉显著性特征与构图边缘信息的新型图像美学评价算法，成功提升了对文化艺术类产品设计视觉吸引力的评估效果。

该研究提出了一种更符合人类感知规律的算法。该方法包含两个核心部分：第一种分析边缘模式以捕捉设计的结构与平衡，第二种则利用注意力机制和弱监督学习动态分配权重，模拟大脑处理视觉刺激的过程。系统基于 EfficientNet 运行，在两个通用图像美学数据集上进行了测试。结果表明，该方法的评估性能优于传统的深度学习模型，且在准确率、计算速度和计算成本之间达到了理想的平衡。研究指出，该方法能为设计师提供量化的改进指导，并通过融入不同文化背景的审美原则，有助于在产品设计中保留多元的文化特性，避免盲目模仿国际主流风格。研究发表在 International Journal of Engineering Systems Modelling and Simulation 上。

#AI驱动科学 #跨学科整合 #视觉显著性 #图像美学 #产品设计

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https://www.inderscience.com/storage/f712106312911845.pdf

赋予无人机“疼痛”感知：利用生态学预警指标预测工程系统失控

自动驾驶系统因部件磨损易导致突然失控。Jasper J. van Beers 及其来自代尔夫特理工大学等机构的团队对此展开研究，成功将生态学中预测生态系统崩溃的指标引入工程系统，使无人机具备类似人类“疼痛”的自知能力以预测失控。

▷ 四旋翼飞行器在不同叶片损伤程度下的飞行实验。Credit: Proceedings of the National Academy of Sciences (2026).

研究团队在网络动物园（CyberZoo，一个独特的无人机安全实验场地）中进行了四旋翼飞行器实验。他们使用自主飞行的 DragonFly 和人工驾驶的 HoverFly 两种机型，人为制造了从健康到 55% 不等的旋翼叶片损伤。该实验不依赖无人机的精确物理模型，而是利用低成本机载传感器采集实时数据，分析系统在干扰后恢复时间的延长情况，即临界减速现象。结果显示，当 DragonFly 遭遇 15% 的叶片损伤时，系统在特定飞行条件下会完全失控，而该指标能在失控发生前可靠地发出早期预警。这一机制类似于人类扭伤脚踝后通过疼痛调整步态，受损的无人机也能根据预警指标实时调整飞行策略以安全降落。该方法未来可推广至自动驾驶汽车等更广泛的自主系统。研究发表在 PNAS 上。

#其他 #机器人及其进展 #临界减速 #自适应安全 #跨学科研究

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van Beers, Jasper J., et al. “Early Warning Signals for Loss of Control in Complex Systems.” Proceedings of the National Academy of Sciences, vol. 123, no. 27, July 2026, p. e2608847123. www.pnas.org, https://doi.org/10.1073/pnas.2608847123

AI辅助写作悄然影响社会舆论，微小偏见可在大规模网络中累积

针对社交平台人工智能写作工具是否悄然操纵舆论的问题，Stratis Tsirtsis和Sandra Wachter（牛津大学牛津互联网研究所等）团队进行研究，证实大语言模型在润色帖子时会引入隐性偏见，通过网络累积可大规模重塑公众舆论。

研究团队首先使用四个主流开源大语言模型对十三个争议话题的帖文进行润色。结果显示，即使被明确指示保持原意，模型仍会系统性地改变立场，例如更倾向于支持枪支管制。为了探究这些个体层面的微小偏差如何影响群体，研究人员扩展了经典的舆论动力学（opinion dynamics，研究群体意见形成与演变规律的数学模型）框架，并在基于真实社交平台数据的网络中进行模拟。结果证实，AI引入的微弱偏见会在网络互动中不断累积和放大，使长期群体舆论产生远超个体偏差幅度的整体漂移。此外，团队在审计X平台的聊天机器人Grok时发现，其在特定话题上的立场偏差源于平台设置的特定指令。研究表明，AI介导的隐性传播正在成为塑造公共话语的新机制。

#认知科学 #大模型技术 #舆论动力学 #社交网络 #人工智能监管

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Tsirtsis, Stratis, et al. “AI-Mediated Communication Can Steer Collective Opinion.” arXiv:2605.16245, arXiv, 15 May 2026. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2605.16245

COMPASS 模型跨癌症精准预测免疫治疗效果

免疫检查点抑制剂仅对少数癌症患者有效且预测困难。为攻克这一核心难题，Wanxiang Shen、Marinka Zitnik及其来自哈佛医学院等机构的团队开发出名为COMPASS的人工智能大模型，实现了跨癌症和疗法的高精度、可解释性免疫治疗反应预测。

▷ 基于预训练 COMPASS 模型的微调策略。Credit: Nature Medicine (2026).

研究团队设计的COMPASS模型采用了概念瓶颈转换器（将高维输入映射到人类可理解概念后再做出预测的深度学习架构）算法。模型首先在癌症基因组图谱的10184个肿瘤样本上进行预训练，将近16000个基因的表达谱映射到44个涉及免疫细胞状态和信号通路的免疫概念中，随后在16个临床试验队列上进行了微调。结果显示，COMPASS在预测免疫检查点抑制剂的疗效时，准确率比现有最佳方法平均提高了百分之8.5。在尿路上皮癌的生存分析中，被模型预测为应答者的患者生存期显著延长，风险比达到4.7。此外，该模型能够生成个性化图谱，解释为何部分拥有大量免疫细胞浸润的患者仍出现耐药，为临床个性化用药和新药靶点开发提供了重要参考。研究发表在 Nature Medicine 上。

#疾病与健康 #预测模型构建 #人工智能医学 #免疫治疗

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Shen, Wanxiang, et al. “Generalizable AI Predicts Immunotherapy Outcomes across Cancers and Treatments.” Nature Medicine, July 2026, pp. 1–13. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41591-026-04502-7

无创脑机接口实现八成语言解码准确率

无创脑机接口如何克服信号差的难题以实现高精度语言解码？Jarod Lévy、Mingfang Zhang和Jean-Rémi King等研究人员（Meta AI）开发了名为Brain2Qwerty的算法模型，成功从非侵入式脑电和脑磁信号中解码出打字文本，缩小了无创与侵入式技术的性能差距。

研究人员招募了35名受试者完成记忆并打字的任务，同时使用脑电图与脑磁图记录脑活动。该模型由三个关键部分组成：卷积模块用于提取局部手指敲击特征并进行个性化校准，Transformer模块负责利用上下文信息进行句子纠错，预训练字符级语言模型则用于约束输出使其符合语言规律。结果表明，使用脑磁图时，平均字符错误率仅为29%，其中表现最好的受试者错误率低至18%，甚至能准确解码测试集外的生疏句子。相比之下，脑电图的字符错误率为65%。研究表明，结合高信噪比非侵入设备和合理的模型设计，无创脑机接口完全有能力解码复杂的自然语言。研究发表在 Nature Neuroscience 上。

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阅读更多：

Lévy, Jarod, et al. “Noninvasive Decoding of Typed Sentences from Human Brain Activity.” Nature Neuroscience, June 2026, pp. 1–7. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41593-026-02303-2

整理｜ChatGPT

编辑｜丹雀、存源

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