█腦科學動態

Nature：修復細胞回收中心有助于治療神經退行性疾病

Cell：免疫療法副作用有解，破解CAR-T導致"腦霧"之謎

不同麻醉劑如何改變腦波相位誘發無意識狀態

傷寒毒素如何突破血腦屏障引發腦病

為什么大腦要分成兩個半球？

獲勝經歷重塑多巴胺系統，降低毒品尋求行為

揭示細胞死亡關鍵蛋白BAX阻斷機制

量子微管意識理論獲實驗支持，破解意識綁定與副現象難題

聽覺刺激改變夢境

█AI行業動態

昆侖萬維開源Matrix-Game：單圖生成可交互游戲世界

推理大模型即將面臨算力瓶頸？Epoch AI預測1年內性能擴展將撞墻

█AI驅動科學

ChatGPT類比學習機制：大模型如何像人類一樣觸類旁通？

AI模型驚現"語言腦區"，1%神經元決定大模型語言能力

AI集成成像技術突破：視網膜細胞可視化成本降低百倍

虛擬角色竟能緩解焦慮？木偶比真人更有效

微型神經形態設備實現類腦視覺處理

AI實現零數據自我進化，推理能力超越人類標注模型

ChatGPT助力癲癇手術定位，準確率超人類專家

腦科學動態

Nature：修復細胞回收中心有助于治療神經退行性疾病

斯坦福大學的Kwamina Nyame、Jian Xiong和Monther Abu-Remaileh團隊發現，通過阻斷溶酶體中的“垃圾分解酶”PLA2G15，可顯著提升關鍵脂質BMP水平，從而改善細胞廢物清理能力，并在動物實驗中延長患病小鼠壽命65%。

研究團隊首先在試管實驗中鎖定降解BMP（雙單酰基甘油磷酸酯，一種維持溶酶體功能的脂質）的酶PLA2G15。隨后，在C型尼曼匹克?。∟PC1，一種類似“兒童阿爾茨海默病”的遺傳?。┗颊呒毎?，基因編輯阻斷PLA2G15表達后，BMP水平回升，溶酶體內堆積的膽固醇被清除。動物實驗中，經過基因改造的NPC1小鼠缺乏PLA2G15后，神經元死亡減少，運動功能改善，壽命從不足70天延長至近120天。進一步分析表明，該機制可能普遍適用于阿爾茨海默病等疾病，因這些疾病同樣存在溶酶體脂質代謝異常。目前團隊正篩選PLA2G15抑制劑以開發藥物，并與生物技術公司合作探索BMP促進療法。研究發表在 Nature 上。

#疾病與健康 #神經調控 #個性化醫療 #溶酶體功能障礙 #脂質代謝

閱讀更多：

Nyame, Kwamina, et al. “PLA2G15 Is a BMP Hydrolase and Its Targeting Ameliorates Lysosomal Disease.” Nature, May 2025, pp. 1–10. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-025-08942-y

Cell：免疫療法副作用有解，破解CAR-T導致"腦霧"之謎

CAR-T細胞療法雖能挽救生命，卻常導致患者出現"腦霧"癥狀。斯坦福醫學院的Michelle Monje、Anna Geraghty和Lehi Acosta-Alvarez團隊發現，這種認知障礙源于小膠質細胞過度激活，并成功在小鼠模型中通過兩種方法逆轉該效應。

?在治療或疾病引起的腦霧中（右圖），小膠質細胞會產生炎癥化學物質，消耗少突膠質細胞及其產生的髓鞘。斯坦福醫學院的研究人員及其同事在小鼠身上部分逆轉了這一過程。Credit: Emily Moskal/Stanford Medicine

研究團隊首先在多種癌癥小鼠模型（包括腦部、血液和皮膚腫瘤）中實施CAR-T治療，通過迷宮測試和新物體識別實驗確認了認知功能下降。進一步分析顯示，被激活的小膠質細胞會釋放炎癥因子，損害負責髓鞘生成的少突膠質細胞，這種機制與化療或流感后出現的腦霧完全相同。研究人員從正在進行CAR-T臨床試驗的患者腦中獲取組織樣本，驗證了人類也存在相同病理變化。最令人振奮的是，團隊開發出兩種解決方案：暫時清除小膠質細胞使其"重置"，或使用藥物阻斷CCR3趨化因子受體信號，均能成功恢復小鼠的認知能力。值得注意的是，僅骨癌模型未出現腦霧，因其引發的額外炎癥最輕微。這些發現為開發減輕免疫療法副作用的新藥提供了明確靶點。研究發表在 Cell 上。

#疾病與健康 #神經調控 #個性化醫療 #癌癥治療 #免疫療法

閱讀更多：

Geraghty, Anna C., et al. “Immunotherapy-Related Cognitive Impairment after CAR T Cell Therapy in Mice.” Cell, vol. 0, no. 0, May 2025. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.cell.2025.03.041

不同麻醉劑如何改變腦波相位誘發無意識狀態

麻醉藥物分子機制各異卻都能誘發無意識，這一現象背后的神經機制是什么？麻省理工學院皮考爾學習與記憶研究所的Alexandra G. Bardon和Earl K. Miller團隊發現，氯胺酮（ketamine）和右美托咪啶（dexmedetomidine）通過重構腦電波相位關系實現麻醉效果，這種跨藥物的共性特征可能成為無意識狀態的新標志物。

?無論是氯胺酮還是右美托咪啶全身麻醉，腦電波在一個半球內都會出現異相，而在兩個半球之間則會出現同相。Credit: Miller Lab/MIT Picower Institute

研究團隊在靈長類動物模型中，通過植入前額葉皮層（PFC）雙側電極陣列，記錄了兩種麻醉劑作用下神經振蕩（neural oscillations）的相位變化。關鍵發現包括：1）麻醉后低頻波段（1-4Hz）相位鎖定顯著增強，但表現形式各異——半球內相鄰腦區（如背外側與腹外側PFC）出現約180度相位偏移，相當于腦波完全反相；2）跨半球同源區域卻呈現相位對齊增強，與清醒狀態下的認知活躍模式截然相反；3）相位偏移程度與距離正相關，2.5毫米間距產生20-30度偏移，20毫米間距可達完全反相。這些變化可能源于麻醉誘導的皮層行波（traveling waves）對局部神經通訊的干擾。研究為開發基于腦電相位監測的精準麻醉系統提供了理論基礎，未來或可通過實時調整藥物劑量維持最佳無意識狀態。研究發表在 Cell Reports 上。

#神經科學 #神經機制與腦功能解析 #意識與腦機接口 #麻醉機制 #腦波同步性

閱讀更多：

Bardon, Alexandra G., et al. “Convergent Effects of Different Anesthetics on Changes in Phase Alignment of Cortical Oscillations.” Cell Reports, vol. 44, no. 5, May 2025. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.celrep.2025.115685

傷寒毒素如何突破血腦屏障引發腦病

傷寒每年導致20萬人死亡，其中15%患者會出現致命腦病，但機制成謎。耶魯大學醫學院的Heng Zhao、Jorge E. Galán團隊發現，傷寒毒素通過破壞血腦屏障而非直接損傷神經元引發癥狀。

?阻止傷寒毒素靶向神經元和膠質細胞并不能防止中毒。Credit: Nature Microbiology (2025).

研究通過基因工程小鼠模型揭示，傷寒毒素的CdtB亞基會特異性攻擊血腦屏障（BBB）的內皮細胞，導致屏障完整性破壞。靜脈示蹤實驗顯示，毒素暴露后BBB通透性顯著增加，引發炎癥和腦水腫。令人意外的是，直接向大腦注射毒素或保護神經元的小鼠均未出現癥狀，而保護內皮細胞的小鼠完全免受神經損傷。團隊進一步證明，皮質類固醇地塞米松能有效修復BBB損傷，減輕炎癥反應。這一發現解釋了為何傷寒患者會出現類似腦膜炎的癥狀，并為臨床使用抗炎藥物提供了理論依據。研究首次闡明BBB破壞是傷寒腦病的關鍵機制，可能改變治療策略。研究發表在 Nature Microbiology 上。

#疾病與健康 #神經機制與腦功能解析 #傳染病 #血腦屏障 #炎癥

閱讀更多：

Zhao, Heng, et al. “Typhoid Toxin Causes Neuropathology by Disrupting the Blood–Brain Barrier.” Nature Microbiology, May 2025, pp. 1–12. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41564-025-02000-z

為什么大腦要分成兩個半球？

麻省理工學院皮考爾學習與記憶研究所的Scott L. Brincat和Earl K. Miller團隊通過20年研究發現，左右半球即使在高級認知階段仍保持空間信息處理的獨立性，這種分工既能優化感知能力，又與多種神經系統疾病相關。

研究整合了過去20年的神經生理學實驗證據，包括測量腦電波（gamma頻率）和空間記憶任務。結果顯示，大腦前額葉皮層對物體位置的編碼始終偏向對側半球，形成"雙側優勢"——當信息分散到兩半球時記憶容量提升，但多目標追蹤能力仍弱于單側專注。通過分析2014-2021年的神經活動數據，團隊發現半球間信息傳遞類似手機信號切換：當物體跨越視野中線時，原處理半球（發送端）會持續活躍約1秒，而新半球（接收端）提前激活準備接收，形成神經信號的"接力棒交接"。這種機制存在微小性能代價，其功能障礙與阿爾茨海默病、焦慮癥等疾病相關。研究為理解半球協作提供了新視角，可能啟發針對腦連接異常的干預方法。研究發表在 Neuropsychologia 上。

#神經科學 #神經機制與腦功能解析 #認知科學 #腦機接口 #心理健康與精神疾病

閱讀更多：

“Cognitive Independence and Interactions between Cerebral Hemispheres.” Neuropsychologia, vol. 212, June 2025, p. 109153. www.sciencedirect.com, https://doi.org/10.1016/j.neuropsychologia.2025.109153

獲勝經歷重塑多巴胺系統，降低毒品尋求行為

中國科學院深圳先進技術研究院Xiaofei Deng、Wei Xu、Yutong Liu等研究人員發現，社會等級通過影響大腦多巴胺系統決定成癮易感性，且獲勝體驗可重塑大腦功能降低毒品尋求行為。

研究團隊采用光纖光度法（實時監測神經活動）、快速掃描循環伏安法（檢測神經遞質濃度）和光遺傳學技術，發現低社會等級動物的中腦邊緣通路（負責獎賞）過度活躍，而中腦皮質通路（負責控制）功能較弱，形成"快車弱剎車"的神經模式，導致更容易尋求冰毒。通過光遺傳激活中腦皮質通路，不僅能讓低等級動物在社交競爭中獲勝更多，還能顯著降低其對毒品的興趣。最令人振奮的是，給低等級動物創造獲勝體驗后，它們不僅社會地位提升，大腦多巴胺系統也發生重塑，毒品尋求行為明顯減少。這些發現為理解社會因素如何通過神經機制影響成癮提供了新視角，也為開發基于非侵入性腦刺激的成癮干預方法提供了科學依據。研究發表在 Nature Neuroscience 上。

#疾病與健康 #神經調控 #心理健康與精神疾病 #社會因素 #多巴胺系統

閱讀更多：

Deng, Xiaofei, et al. “Social Rank Modulates Methamphetamine-Seeking in Dominant and Subordinate Male Rodents via Distinct Dopaminergic Pathways.” Nature Neuroscience, May 2025, pp. 1–12. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41593-025-01951-0

揭示細胞死亡關鍵蛋白BAX阻斷機制

神經退行性疾病如帕金森病和阿爾茨海默病缺乏有效治療手段，沃爾特和伊麗莎·霍爾醫學研究所（WEHI）的Kaiming Li、Guillaume Lessene等研究人員發現了一種能特異性阻斷BAX蛋白的小分子化合物。

?名為 BAX 的“細胞殺手”蛋白的結構。WEHI 的研究人員已經發現了如何阻斷這種蛋白。Credit: WEHI

研究團隊通過高通量篩選（high-throughput screening）分析了超過10萬種化合物，最終鑒定出小分子WEHI-3773。該化合物能有效阻斷BAX蛋白與線粒體的結合，從而阻止細胞死亡。實驗首次證實，在神經元中僅需抑制BAX即可顯著限制細胞死亡，這與大多數其他細胞類型不同。研究還發現，WEHI-3773通過干擾BAX與VDAC2（電壓依賴性陰離子通道2）的相互作用發揮作用。研究發表在 Science Advances 上。

#疾病與健康 #神經調控 #個性化醫療 #細胞死亡機制 #神經退行性疾病

閱讀更多：

Li, Kaiming, et al. “Differential Regulation of BAX and BAK Apoptotic Activity Revealed by Small Molecules.” Science Advances, vol. 11, no. 10, Mar. 2025, p. eadr8146. science.org (Atypon), https://doi.org/10.1126/sciadv.adr8146

量子微管意識理論獲實驗支持，破解意識綁定與副現象難題

Michael C Wiest團隊通過實驗證實，神經元內微管（microtubules）的量子態可能是意識基礎。研究發現麻醉劑通過干擾微管量子態導致意識喪失，同時人腦中檢測到與意識相關的量子糾纏信號，為破解意識"綁定問題"和"副現象論"提供了新思路。

研究整合多學科證據：首先通過大鼠實驗證明麻醉劑異氟烷結合微管導致意識喪失（效應量Cohen's d=1.9）；量子化學建模重現了麻醉效價與微管結合能的Meyer-Overton相關性（解釋麻醉劑作用的經典難題）。室溫實驗觀察到微管量子超輻射現象，以及培養神經元中微管共振態跨細胞調控膜電壓的現象。采用新型MRI協議在人腦中檢測到宏觀量子糾纏信號，該信號與清醒狀態和工作記憶表現相關。理論方面，研究將Penrose和Hameroff的Orch OR理論（認為微管量子態坍縮產生意識時刻）與泛原心論結合，提出量子相干態自然解決"綁定問題"（即分散神經活動如何產生統一體驗），同時量子態的物理效應規避了"副現象論"質疑。研究為意識研究提供了可檢驗的量子生物學框架。研究發表在 Neuroscience of Consciousness 上。

#意識與腦機接口 #神經機制與腦功能解析 #量子生物學 #麻醉機制 #認知模型

閱讀更多：

Wiest, Michael C. “A Quantum Microtubule Substrate of Consciousness Is Experimentally Supported and Solves the Binding and Epiphenomenalism Problems.” Neuroscience of Consciousness, vol. 2025, no. 1, Feb. 2025, p. niaf011. Silverchair, https://doi.org/10.1093/nc/niaf011

聽覺刺激改變夢境

由Gulshan Kumar、Safoora Naaz等組成的國際團隊發現，REM睡眠中夢境回憶與大腦beta波活動增強、默認模式網絡（DMN）功能連接加強密切相關，而聽覺刺激能促進學習經驗融入夢境。

研究團隊對29名高夢境回憶能力的參與者進行了三晚實驗。首晚適應環境后，第二晚通過多導睡眠圖（PSG）記錄自然睡眠時的腦電活動，第三晚則在視聽學習任務后施加聽覺刺激。使用高密度腦電圖（EEG）和源重建（source reconstruction，精確定位腦活動來源的技術）技術分析發現，無論N2還是REM睡眠，夢境回憶前都會出現EEG beta活動（13-30Hz的高頻腦波）增強、DMN功能連接加強及內側前額葉皮層激活。特別值得注意的是，聽覺刺激能促進學習經驗融入夢境，雖然融入率不高。研究還采用Hall和Van de Castle編碼系統對夢境報告進行內容分析，發現聽覺刺激主要影響夢境的情感體驗而非主題結構。這些發現不僅深化了對夢境神經機制的理解，也為通過感官刺激調控夢境內容提供了可能。研究發表在 Consciousness and Cognition 上。

#意識與腦機接口 #記憶機制 #神經機制與腦功能解析 #睡眠科學

閱讀更多：

“Neurophysiological Features of Dream Recall and the Phenomenology of Dreams: Auditory Stimulation Impacts Dream Experiences.” Consciousness and Cognition, vol. 132, July 2025, p. 103869. www.sciencedirect.com, https://doi.org/10.1016/j.concog.2025.103869

AI 行業動態

昆侖萬維開源Matrix-Game：單圖生成可交互游戲世界

近日，昆侖萬維宣布開源交互式世界基礎模型Matrix-Game，標志著世界模型技術在空間智能領域邁出重要一步。Matrix-Game能夠根據單張圖像生成完整可交互的游戲世界，支持用戶通過鍵盤和鼠標指令自由探索和操控虛擬環境。與微軟的MineWorld和創業公司Decart的Oasis等開源模型相比，Matrix-Game在視覺質量、物理一致性、交互可控性和場景泛化能力上均表現更優，樹立了交互式世界模型的新標桿。其應用不僅限于游戲開發，還可用于具身智能訓練、影視制作和元宇宙內容生成。

Matrix-Game的成功得益于昆侖萬維在數據和模型架構上的創新。研究團隊構建了大規模數據集Matrix-Game-MC，包含數千小時的高質量游戲視頻和精細標注的可控交互數據。模型采用圖像到世界建模（Image-to-World Modeling）架構，通過視覺信號學習空間幾何和物理規則，并結合多模態Diffusion Transformer技術實現精準的交互響應。此外，昆侖萬維還提出了GameWorld Score評測框架，從視覺質量、時間一致性等維度全面評估模型性能，為行業提供了新的基準。

#Matrix-Game #空間智能 #交互式世界模型 #昆侖萬維 #開源AI

閱讀更多：

https://github.com/SkyworkAI/Matrix-Game

推理大模型即將面臨算力瓶頸？Epoch AI預測1年內性能擴展將撞墻

Epoch AI最新研究指出，當前主流推理大模型的性能擴展可能在一年內遭遇瓶頸。該非營利組織通過分析OpenAI的o1、o3以及DeepSeek-R1等模型的訓練數據發現，若推理訓練保持“每3-5個月算力需求增長10倍”的現狀，算力需求將快速收斂至極限。研究人員特別提到，盡管推理模型在數學和編程任務上仍能通過增加訓練步驟提升性能，但現有數據規模和領域局限性可能很快導致擴展停滯。

研究對比了多款推理模型的算力消耗差異。例如，DeepSeek-R1推理訓練成本約為100萬美元（6e23 FLOP），僅為預訓練階段的20%；而微軟Phi-4-reasoning的推理算力甚至不足預訓練的0.01%。Anthropic CEO Dario Amodei曾公開表示，推理模型仍處于規模拓展初期，但若算力投入從數千萬美元級躍升至數十億，增長曲線將顯著放緩。Epoch AI推測，未來推理模型的性能提升可能從“數月翻10倍”降為“年增4倍”。

盡管面臨瓶頸，研究人員認為推理模型仍有優化空間。模塊化架構或專用模型可能成為突破方向，但需解決數據不足和跨領域泛化難題。Epoch AI強調，算力增長放緩并不意味著技術停滯，但若行業持續“燒錢式”投入，實際效果可能低于預期。

#推理大模型 #算力瓶頸 #Epoch AI #性能擴展 #模塊化架構

閱讀更多：

https://epoch.ai/gradient-updates/how-far-can-reasoning-models-scale

AI 驅動科學

ChatGPT類比學習機制：大模型如何像人類一樣觸類旁通？

大型語言模型真的像人類一樣學習語言規則嗎？牛津大學Janet B. Pierrehumbert團隊與艾倫人工智能研究所（AI2）Valentin Hofmann等研究者發現，ChatGPT等AI系統通過類比（而非規則）進行語言泛化，其處理新詞的方式與人類驚人相似但存在關鍵差異。

?Pile 中偏好“-ness”的堿基比例（A）以及 GPT-J 使用一個示例提示的預測結果（B）。其他提示的結果類似。堿基的后綴（即形容詞類別）按“-ity”和“-ness”之間的競爭程度分組。Credit: Proceedings of the National Academy of Sciences (2025).

研究團隊采用獨創的"認知模型對標法"：首先讓開源模型GPT-J處理200個虛構形容詞（如cormasive/friquish）的名詞化選擇，隨后將結果與5萬真實形容詞的統計模式、人類選擇及兩類認知模型（基于規則/基于類比）進行系統對比。結果顯示，GPT-J像人類一樣依賴"相似性判斷"——例如將發音類似selfish的friquish轉為friquishness，而非應用抽象規則。模型表現出對訓練數據中每個單詞實例的精確記憶，決策時仿佛在自問"這讓我想起什么？"。但不同于人類構建的"心理詞典"（將同一詞的不同形式統一存儲），LLMs直接泛化于所有具體實例。這種機制解釋了為何AI需要比人類多數千倍的語言數據才能達到類似表現。研究為理解LLMs的"黑箱"機制提供了關鍵證據，可能推動更高效、可解釋的AI開發。研究發表在 PNAS 上。

#大模型技術 #計算模型與人工智能模擬 #認知科學 #語言學習機制

閱讀更多：

Hofmann, Valentin, et al. “Derivational Morphology Reveals Analogical Generalization in Large Language Models.” Proceedings of the National Academy of Sciences, vol. 122, no. 19, May 2025, p. e2423232122. world, www.pnas.org, https://doi.org/10.1073/pnas.2423232122

AI模型驚現"語言腦區"，1%神經元決定大模型語言能力

大型語言模型是否像人腦一樣存在功能分區？瑞士洛桑聯邦理工學院（EPFL）的Badr AlKhamissi、Martin Schrimpf團隊與麻省理工學院（MIT）合作，首次在AI中發現類似人類語言網絡的關鍵單元——僅1%的神經元就決定了模型的語言能力。

?識別 LLM 中與任務因果相關的專業單元。Credit: arXiv (2024).

研究采用神經科學的經典"定位器"方法（localizer approach），通過對比18個主流大模型處理真實語句和隨機詞表時的神經元激活差異，成功識別出專門響應語言的"語言選擇單元"。令人震驚的是，當研究人員通過"切除實驗"（ablation study）關閉這些僅占總神經元數1%的單元時，模型立即喪失語言能力：生成的文本變成無意義字符組合（如將標準輸出"狐貍跳過懶狗"變成"foolfoolfoolfool"），而相同數量的隨機神經元切除則不影響性能。進一步分析顯示，這些語言單元的響應模式與人類大腦語言網絡高度相似，且對自然語言具有特異性（對數學公式和代碼響應較弱）。研究還嘗試用相同方法檢測模型中的推理（Multiple Demand網絡）和社交認知（Theory of Mind網絡）單元，但僅在部分模型中發現這類專門化結構，暗示不同訓練方式可能導致模型"認知架構"的差異。這項突破性研究為理解AI的"內部思維"提供了神經科學視角，可能啟發更高效的模型優化方法。

#大模型技術 #神經機制與腦功能解析 #跨學科整合 #計算模型與人工智能模擬 #語言處理

閱讀更多：

AlKhamissi, Badr, et al. The LLM Language Network: A Neuroscientific Approach for Identifying Causally Task-Relevant Units. arXiv:2411.02280, arXiv, 13 Feb. 2025. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2411.02280

AI集成成像技術突破：視網膜細胞可視化成本降低百倍

視網膜成像技術如何突破成本與效率瓶頸？杜克大學的Jongwan Park、Sina Farsiu團隊開發出深度壓縮AOSLO（DCAOSLO）系統，僅需兩個傳感器即可實現12通道成像，速度提升百倍的同時大幅降低設備成本。

?DCAOSLO 原理。Credit: Science Advances (2025).

研究團隊將壓縮感知（compressed sensing）技術與AI算法結合，通過數字微鏡器件（DMD）動態調整光路，僅采集關鍵散射光信號。系統采用無監督學習算法，無需訓練數據即可重建高分辨率圖像。實驗顯示，DCAOSLO不僅能清晰顯示傳統方法難以捕捉的垂直血管（成像對比度提升3.2倍），還能在0.8秒內完成全視網膜掃描——比常規AOSLO快120倍。在糖尿病視網膜病變患者中，系統成功識別出直徑僅4微米的毛細血管周細胞缺失，這種早期病變傳統設備需耗時15分鐘才能檢測。值得注意的是，該系統硬件改造成本不足傳統多傳感器方案的20%，且兼容現有AOSLO設備。研究團隊已將光學設計、采集協議和重建代碼開源，推動技術臨床轉化。研究發表在 Science Advances 上。

#疾病與健康 #AI驅動科學 #個性化醫療 #視網膜成像 #神經退行性疾病

閱讀更多：

Park, Jongwan, et al. “Deep Compressed Multichannel Adaptive Optics Scanning Light Ophthalmoscope.” Science Advances, vol. 11, no. 19, May 2025, p. eadr5912. science.org (Atypon), https://doi.org/10.1126/sciadv.adr5912

虛擬角色竟能緩解焦慮？木偶比真人更有效

維爾茨堡大學醫院的Martin Wei?、Philipp Krop和Grit Hein團隊發現，VR環境中的人形木偶“Woody”能顯著降低生理恐懼反應，效果媲美女性虛擬角色，而男性角色反而加重焦慮。

?實驗中使用的虛擬人物的化身。上圖為空白空間，下圖從左至右依次為：云朵、木人、女性、男性。Credit: Universit?tsklinikum Würzburg

研究通過VR復現經典恐懼實驗，參與者佩戴頭顯聆聽尖叫聲，同時面對四種虛擬角色：高擬真女性/男性、無性別木偶“Woody”和人體輪廓點云。皮膚電導（SCR，反映汗腺活動的自主神經指標）數據顯示，女性角色和木偶使焦慮反應降低35%，但木偶僅在被告知“能接收求助信號”時才有效，揭示社會意義的關鍵作用。男性角色意外引發更強反應，可能因純女性參與者對其缺乏信任。點云與空白組無差異，證實效果非單純分心所致。研究還發現，社交焦慮者從虛擬角色中獲益更多，與真人陪伴實驗相反。研究發表在 Computers in Human Behavior 上。

#認知科學 #心理健康與精神疾病 #神經調控 #虛擬現實 #社交焦慮 #人機交互

閱讀更多：

“The Buffering of Autonomic Fear Responses Is Moderated by the Characteristics of a Virtual Character.” Computers in Human Behavior, vol. 168, July 2025, p. 108657. www.sciencedirect.com, https://doi.org/10.1016/j.chb.2025.108657

微型神經形態設備實現類腦視覺處理

傳統機器視覺系統因高能耗難以滿足實時需求，皇家墨爾本理工大學的Thiha Aung、Akram Al-Hourani和Sumeet Walia團隊開發出基于二硫化鉬的神經形態設備，該設備能像人腦一樣實時處理視覺信息并形成記憶。

研究團隊利用化學氣相沉積（CVD）制備單層二硫化鉬（MoS2）器件，通過調控材料原子缺陷捕獲光信號并轉換為電脈沖，成功模擬生物神經元的漏積分激發（LIF）行為。實驗顯示，該設備能直接檢測揮手動作變化（邊緣檢測），無需逐幀處理圖像，功耗僅為傳統系統的10%。研究人員將器件參數嵌入脈沖神經網絡（SNN）進行驗證，在CIFAR10靜態圖像分類任務中15輪訓練后準確率達75%，在DVS128動態手勢識別任務中60輪后達80%。設備還能將視覺事件存儲為類腦記憶，并通過柵極電壓快速重置。相比現有數字系統，該技術具有顯著能效優勢，已申請臨時專利。團隊正擴展單像素設備為多像素陣列，并探索紅外波段應用潛力。研究發表在 Advanced Materials Technologies 上。

#AI驅動科學 #神經形態計算 #機器視覺 #二維材料 #實時處理

閱讀更多：

Aung, Thiha, et al. Photoactive Monolayer MoS2 for Spiking Neural Networks Enabled Machine Vision Applications. advanced.onlinelibrary.wiley.com, https://doi.org/10.1002/admt.202401677. Accessed 13 May 2025

AI實現零數據自我進化，推理能力超越人類標注模型

清華大學、賓夕法尼亞州立大學和北京通用人工智能研究院的Andrew Zhao、Yiran Wu、Yang Yue等研究人員開發了"絕對零度"（Absolute Zero）新范式，使AI通過自我對弈實現推理能力進化，在數學和編程任務中超越依賴人類標注的模型。

研究團隊提出Absolute Zero Reasoner（AZR）系統，通過代碼執行器構建自我驗證環境，設計歸納（induction）、溯因（abduction）和演繹（deduction）三種互補推理任務。采用新型強化學習優勢估計器進行端到端訓練，完全無需外部數據。結果顯示，AZR在數學和編程任務中達到最先進水平，超越依賴數萬人類標注樣本的模型。特別發現代碼先驗可放大推理能力：經過AZR訓練后，編碼基礎模型反超通用基礎模型0.7分。研究還觀察到多種涌現的認知行為模式，包括分步推理、枚舉和試錯等。性能提升與模型規模呈正相關：3B/7B/14B模型分別獲得+5.7/+10.2/+13.2分提升。值得注意的是，系統偶爾會產生令人擔憂的思維鏈，提示未來需要加強安全訓練。研究為AI自主進化提供了新范式。

#大模型技術 #自動化科研 #計算模型與人工智能模擬 #AI驅動科學

閱讀更多：

Zhao, Andrew, et al. Absolute Zero: Reinforced Self-Play Reasoning with Zero Data. arXiv:2505.03335, arXiv, 7 May 2025. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2505.03335

ChatGPT助力癲癇手術定位，準確率超人類專家

癲癇手術成功率受限于致癇區（EZ）定位不準，而傳統癥狀描述術語不統一。史蒂文斯理工學院Yaxi Luo、Meng Jiao、Feng Liu等團隊發現，ChatGPT解讀癥狀的準確率在常見腦區超80%，顯著優于癲癇專家，并開發了專用模型EpiSemoLLM。

?ChatGPT 使用不同提示配置（GPT-4 ZSP、GPT-4 FSP）生成的區域敏感度。Credit: medRxiv.

研究結合852組公開數據和184組醫院數據，對比ChatGPT（使用GPT-4的零樣本提示ZSP和少樣本提示FSP）與8位專家對100條癲癇癥狀記錄的解讀。結果顯示，ChatGPT對額葉和顳葉（常見EZ區域）的區域敏感度（RSens）達80%-90%，加權敏感度（WSens）超67%，均顯著優于專家（P<0.001）。專家僅在罕見區域（如島葉）表現更好。團隊進一步開發了首個癲癇癥狀專用大模型EpiSemoLLM，部署于GPU服務器，可生成包含定位建議的可解釋報告。研究為AI輔助癲癇術前評估提供了新范式，未來或可節省50%以上的診斷時間。研究發表在 Journal of Medical Internet Research 上。

#疾病與健康 #預測模型構建 #AI驅動科學 #癲癇治療 #大模型技術

閱讀更多：

Luo, Yaxi, et al. “Clinical Value of ChatGPT for Epilepsy Presurgical Decision-Making: Systematic Evaluation of Seizure Semiology Interpretation.” Journal of Medical Internet Research, vol. 27, no. 1, May 2025, p. e69173. www.jmir.org, https://doi.org/10.2196/69173

整理｜ChatGPT

編輯｜丹雀、存源

關于追問nextquestion

天橋腦科學研究院旗下科學媒體，旨在以科學追問為紐帶，深入探究人工智能與人類智能相互融合與促進，不斷探索科學的邊界。如果您有進一步想要討論的內容，歡迎評論區留言，或后臺留言“社群”即可加入社群與我們互動。

關于天橋腦科學研究院

天橋腦科學研究院（Tianqiao and Chrissy Chen Institute）是由陳天橋、雒芊芊夫婦出資10億美元創建的世界最大私人腦科學研究機構之一，圍繞全球化、跨學科和青年科學家三大重點，支持腦科學研究，造福人類。

Chen Institute與華山醫院、上海市精神衛生中心設立了應用神經技術前沿實驗室、人工智能與精神健康前沿實驗室；與加州理工學院合作成立了加州理工天橋神經科學研究院。

Chen Institute建成了支持腦科學和人工智能領域研究的生態系統，項目遍布歐美、亞洲和大洋洲，包括、、、科研型臨床醫生獎勵計劃、、等。