追問daily | 夏令時偷走了你的深度睡眠，還帶來了頭痛；一滴口水即可診斷帕金森與癲癇

█ 腦科學動態

Science：學習讓大腦神經元“更團結”，而非“更獨立”

Nature：發現連接PIEZO2與細胞骨架的“分子系繩”

α波振蕩節律幫助無意識記憶進入意識層面

夏令時偷走了你的深度睡眠，還帶來了頭痛

大腦不同區域采用不同策略增強空間信號

斑馬魚大腦通過后腦信息疊加策略處理沖突視覺信號

一滴口水即可診斷帕金森與癲癇

從單人到雙人：“關系神經科學”新時代

迷走神經刺激療法：從機制全景到未來精準醫療

█ AI行業動態

OpenAI新模型GPT-5.4操控鼠標鍵盤比人還溜

比頭發絲還細15倍！“北腦一號”如何用“意念”指揮身體？

AI淘汰75%編程任務，年輕人就業受沖擊

█ AI驅動科學

Evo 2模型：首個跨越全生命領域的基因組基礎模型

利用熱噪聲驅動新型低功耗計算

基于石墨烯的微型“人造皮膚”賦予機器人人類般的觸覺

新型無源可穿戴傳感器精準捕捉人體微細振動

AI模型利用MRI腦容量損失預測阿爾茨海默病準確率達92.87%

不同靈巧手共用“大腦”：通用靈巧手表示框架

arXiv創始人實測：Grok最易生成“水論文”，Claude防線最嚴

中山大學研發“柔性電子毛發”，無需針頭即可植入深層組織

腦科學動態

Science：學習讓大腦神經元“更團結”，而非“更獨立”

學習是讓大腦神經元各自為戰以求高效，還是協同作戰以求靈活？長期以來，神經科學界普遍認為前者是答案。然而，羅切斯特大學的Shizhao Liu, Ralf Haefner及Adam Snyder團隊的一項新研究顛覆了這一傳統觀念，他們發現學習實際上會增強神經元之間的協同工作和信息共享。這一發現為理解學習障礙和開發更類人的人工智能提供了新視角。

? 在學習辨別任務過程中，視覺神經元之間的冗余性和信息限制性相關性增加。Credit: Science (2026).

研究團隊通過長期追蹤獼猴學習視覺辨別任務時視覺皮層的神經元活動，發現了一個與傳統理論完全相反的現象。在學習初期，神經元的活動相對獨立，但隨著獼猴技能的提升，這些神經元開始像一支訓練有素的團隊一樣協同工作，它們之間的信息冗余度顯著增加，而非減少。這種協同效應是動態且依賴于任務的：僅在猴子主動決策時出現，而在被動觀看時則消失。這一結果有力地支持了生成推理框架，即大腦并非簡單地單向傳遞信息，而是一個不斷將外部感官輸入與內部學習經驗相結合的動態推理系統。這種通過反饋實現的協同工作，使得大腦在處理不確定信息時更加靈活和穩健。研究發表在 Science 上。

#神經科學 #神經機制與腦功能解析 #學習機制 #貝葉斯推斷

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Liu, Shizhao, et al. “Task Learning Increases Information Redundancy of Neural Responses in Macaque Visual Cortex.” Science, vol. 391, no. 6789, Mar. 2026, pp. 1029–35. science.org (Atypon), https://doi.org/10.1126/science.adw7707

Nature：諾獎團隊再下一城：發現連接PIEZO2與細胞骨架的“分子系繩”

為何結構相似的PIEZO1和PIEZO2離子通道，一個響應普適的膜張力，另一個卻成為觸覺的專屬“傳感器”？由2021年諾貝爾獎得主Ardem Patapoutian領導的斯克利普斯研究所團隊，通過結合尖端成像和電生理技術，發現PIEZO2獨特的結構剛性及其與細胞骨架的“錨定”連接，是其精準感知細胞壓痕的關鍵，為理解觸覺的分子基礎提供了全新藍圖。

研究團隊采用單分子MINFLUX熒光納米顯微鏡（single-molecule MINFLUX fluorescence nanoscopy），首次在活細胞中觀察到PIEZO2的分子結構比PIEZO1更剛硬。這種剛性使其對普通的膜拉伸“不屑一顧”，甚至會產生與PIEZO1相反的構象收縮。研究的關鍵突破在于發現了絲狀蛋白B（filamin-B, FLNB）的存在，它如同一條分子系繩，將PIEZO2牢牢地錨定在肌動蛋白細胞骨架上。基于此，團隊提出了“系繩耦合膜門控”模型：當皮膚受到按壓或觸摸等局部壓痕刺激時，力會通過細胞骨架高效地傳遞給PIEZO2，從而精確地打開離子通道；而均勻的膜張力則無法有效利用這條通路。實驗證實，在小鼠皮膚專門感知觸覺的邁斯納小體等神經末梢中，PIEZO2與FLNB在納米尺度上緊密共存，驗證了這一機制的生理相關性。這一發現不僅解開了長期以來的科學謎題，也為開發針對機械性疼痛或觸覺障礙的新型藥物提供了潛在靶點。研究發表在 Nature 上。

#疾病與健康 #神經機制與腦功能解析 #離子通道 #觸覺 #分子機制

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Mulhall, Eric M., et al. “The Molecular Basis of Force Selectivity by PIEZO2.” Nature, Mar. 2026, pp. 1–9. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-026-10182-7

α波振蕩節律幫助無意識記憶進入意識層面

為什么有些記憶雖然存在于大腦中，我們卻無法有意識地回想起來？諾丁漢大學的Benjamin J. Griffiths團隊利用腦成像技術揭示了這一過程的奧秘。他們發現，記憶本身并未消失，能否被意識到取決于α波的節律性活動，這種腦電波如同一個信噪比調節器，能幫助潛意識中的記憶信號“脫穎而出”，最終進入我們的意識。

研究團隊讓31名參與者學習并回憶視頻與詞語的配對，同時使用腦磁圖監測其大腦活動。通過結合機器學習算法，研究人員發現，即使參與者聲稱忘記了某個視頻，他們的大腦中仍然存在著對該記憶的重新激活信號。關鍵的區別在于，當記憶被成功、有意識地回憶起來時，大腦的α波表現出兩種協同變化：首先，代表特定記憶的神經信號以一種強烈的節律性模式脈動，如同在嘈雜的體育場里，大家開始齊聲高唱同一首歌，使其變得清晰可聞；其次，大腦感覺皮層的整體背景α波活動會減弱，相當于體育場內的背景聊天聲變小了。這兩種機制共同作用，極大地提升了記憶信號的“信噪比”，使其能夠突破閾值并被我們意識到。這一發現對理解癡呆癥等疾病具有重要意義，提示未來的治療策略或許應著重于如何幫助患者大腦中已存在的記憶進入意識，而非假定記憶已完全丟失。研究發表在 The Journal of Neuroscience 上。

#疾病與健康 #神經機制與腦功能解析 #記憶機制 #意識

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Griffiths, Benjamin J. “Alpha Oscillations Track the Projection of Reactivated Memories into Conscious Awareness.” Journal of Neuroscience, Mar. 2026. Research Articles. www.jneurosci.org, https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.1487-25.2026

夏令時偷走了你的深度睡眠，還帶來了頭痛

每年春季將時鐘撥快一小時的做法對健康有何影響？特別是對大腦敏感的偏頭痛患者。加州大學戴維斯分校的Sasikanth Gorantla及其團隊通過一項前瞻性研究發現，夏令時轉換不僅會使偏頭痛的發作頻率幾乎翻倍，還會顯著減少對大腦至關重要的深度睡眠。

研究團隊對23名發作性偏頭痛患者在2023年春季時鐘轉換前后各兩周進行了密切跟蹤。參與者通過日記記錄頭痛情況，并使用床墊下的睡眠傳感器監測其睡眠結構。分析結果顯示，盡管總睡眠時長沒有明顯變化，但偏頭痛的發生率在時鐘轉換后出現了統計學上的顯著躍升，從每100人日的7.76天增加到13.35天。更重要的是，深度睡眠的平均時長從每晚約94分鐘下降到了84分鐘。這一發現有力地證明，即使是一小時的微小變化，也足以擾亂生物鐘，對偏頭痛患者造成實質性影響，并強調了晝夜節律穩定性在偏頭痛管理中的核心作用。研究發表在 Journal of Clinical Sleep Medicine 上。

#疾病與健康 #疾病預防 #偏頭痛 #睡眠 #晝夜節律

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Gorantla, Sasikanth, et al. “The Effect of Standard Time to Daylight-Saving Clock Transition on Sleep and Migraine Headaches.” Journal of Clinical Sleep Medicine, vol. 22, no. 1, Jan. 2026, p. 18. Springer Link, https://doi.org/10.1007/s44470-025-00006-2

大腦不同區域采用不同策略增強空間信號

我們如何在海量信息中聚焦關鍵線索？奧斯陸大學的Koen Vervaeke團隊通過在虛擬現實中訓練小鼠，揭示了大腦的一種“智能放大器”機制。研究發現，特定的VIP神經元通過去抑制作用，選擇性地增強了后扣帶皮層中與空間導航相關的重要信號，從而在嘈雜背景中凸顯關鍵信息，為理解注意力和記憶的神經基礎提供了新見解。

? 這張顯微鏡圖像顯示了處于活動狀態的神經細胞，以亮點標示。Credit: Koen Vervaeke, UiO

研究人員讓小鼠在虛擬現實迷宮中尋找糖水獎勵，同時通過顯微鏡實時監測其大腦活動。他們發現，當小鼠專注于任務時，一類名為VIP（Vasoactive-intestinal peptide）的神經元會變得活躍。這類細胞的功能好比“剎車上的剎車”，通過抑制其他抑制性神經元，實現了一種名為去抑制的效果，從而選擇性地“調大”了負責處理空間信息的位置細胞的信號強度，使得關鍵的空間線索得以凸顯。更有趣的是，這一機制表現出顯著的腦區特異性。利用光遺傳學技術進行精確調控后，團隊證實該放大效應在后扣帶皮層中非常顯著，但在海馬體中卻效果甚微。進一步的模擬分析揭示了原因：RSC的神經信號背景噪音更高，因此放大關鍵信號能極大提高信噪比；而海馬體的信號本就清晰，無需額外放大。這項發現不僅揭示了大腦如何根據不同區域的需求進行精細化調控，也為理解癡呆癥等疾病早期階段的記憶衰退提供了新的視角。研究發表在 Nature Communications 上。

#認知科學 #神經機制與腦功能解析 #注意力 #空間記憶 #神經調控

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Lenkey, Nora, et al. “Brain Region-Specific Gain Modulation of Place Cells by VIP Neurons.” Nature Communications, vol. 16, no. 1, July 2025, p. 5863. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-025-60679-4

斑馬魚大腦通過后腦信息疊加策略處理沖突視覺信號

當運動和光線等視覺信號指向不同方向時，大腦如何決定下一步的行動？康斯坦茨大學集體行為高級研究中心的Katja Slangewal和Armin Bahl等人，利用斑馬魚幼體揭示了大腦并非采用“贏者通吃”的策略，而是通過一種精妙的“加法”機制來整合沖突信息，并且定位了執行這一計算的關鍵腦區。

? HCR-FISH 揭示了計算單元中興奮和抑制的平衡。Credit: Nature Communications (2026).

研究團隊首先通過行為實驗，向斑馬魚幼體同時呈現方向沖突的運動圖案（引發視覺運動反應）和光源（引發趨光性）。他們發現，斑馬魚的行為決策并非簡單地跟隨最強的刺激，而是綜合考慮了運動一致性、光線亮度和亮度變化三個特征。這種行為模式符合一種加性算法，即大腦對各項輸入進行加權求和后做出最終決定。為了找到這一算法的神經基礎，研究人員利用全腦成像技術，發現前腦后部是整合這些沖突信號的關鍵樞紐。進一步分析揭示，大腦中存在三條并行的神經通路，分別處理上述三種視覺特征，最終這些平行的信息流匯聚于前腦后部進行整合，從而指導動物的行動。這一發現清晰地將一種行為層面的決策算法與其具體的神經回路實現聯系起來。研究發表在 Nature Communications 上。

#神經科學 #神經機制與腦功能解析 #決策 #視覺整合 #斑馬魚

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Slangewal, Katja, et al. “Visuomotor Decision-Making through Multifeature Convergence in the Larval Zebrafish Hindbrain.” Nature Communications, vol. 17, no. 1, Mar. 2026, p. 2024. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-026-69633-4

一滴口水即可診斷帕金森與癲癇

針對帕金森病、癲癇和精神分裂癥等神經系統疾病，目前的診斷往往依賴昂貴的成像技術或痛苦的侵入性檢查。韓國材料科學研究院（KIMS）的Sung-Gyu Park團隊聯合高麗大學（Korea University）的Ho Sang Jung團隊及其他機構的研究人員，開發了一種突破性的無創檢測技術。該技術僅需極少量的唾液樣本，即可實現對多種腦部疾病的早期精準篩查。

? 基于唾液的神經系統疾病診斷示意圖。僅需采集唾液樣本，即可利用三維復合納米結構材料（AuS@CuO）顯著放大神經蛋白產生的極微弱拉曼信號，并通過機器學習進行后續分析。該方法能夠準確鑒別和診斷帕金森病、精神分裂癥和癲癇等難治性神經系統疾病。Credit: Korea Institute of Materials Science (KIMS)

這項研究的核心在于團隊開發的一種名為“電化學分子捕獲”（GME）結合“表面增強拉曼散射”（SERS）的新型檢測平臺。研究人員利用由氧化銅和金構成的三維納米結構（AuS@CuO），在唾液中精準捕獲神經蛋白。這種特殊的納米結構能產生等離子體“熱點”，將生物分子原本極微弱的拉曼信號放大超過十億倍。通過這種超高靈敏度，該系統不僅能檢測蛋白質的存在，還能區分β-淀粉樣蛋白和Tau蛋白的結構變化——即從單體變為纖維狀態，這是許多神經退行性疾病的關鍵病理特征。在與醫院合作對67名受試者（包括患者和健康人）的測試中，結合機器學習算法，該技術對疾病的分類準確率超過90%，最高達98%。這標志著一種低成本、家庭化的腦部疾病診斷設備即將來臨。研究發表在 Advanced Materials 上。

#疾病與健康 #個性化醫療 #神經調控 #腦機接口 #預防醫學

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Ja’farawy, Muhammad Shalahuddin Al, et al. “Label-Free SERS Fingerprinting of Neuroprotein Conformational Dynamics in Human Saliva.” Advanced Materials, n/a, no. n/a, p. e13500. Wiley Online Library, https://doi.org/10.1002/adma.202513500

從單人到雙人：蒙特利爾大學團隊開啟“關系神經科學”新時代

認知是孤立發生在大腦內部的嗎？還是在人與人的互動中涌現的？Guillaume Dumas及其團隊（蒙特利爾大學、CHU Sainte-Justine研究中心及Mila研究所）復興并擴展了Francisco Varela提出的“神經現象學”。他們結合人工智能和雙腦同步記錄技術，通過研究成對的互動者，揭示了社會認知不僅關乎個體大腦，更關乎心智間的動態耦合，為理解自閉癥提供了全新的視角。

? a) 在個體層面，生活體驗源于身心之間的動態耦合。b) 在二元互動中，每個人的身心系統都與對方的身心系統耦合，從而產生一個共享的相互依存空間。Credit: Neuroscience of Consciousness (2025).

該研究的核心在于“生成式神經現象學”，這是一種將第一人稱的主觀體驗與第三人稱的神經生物學數據相結合的方法。研究團隊不僅在理論上構建了整合主觀體驗、人際關系和客觀數據的框架，還在實踐中引入了名為“超掃描”的技術，即同時記錄兩名互動者的腦活動。在相關實驗中，團隊利用遷移學習訓練人工智能模型：先讓AI學習單腦信號模式，再擴展至處理雙腦數據。結果顯示，AI能夠通過分析互動中的腦信號特征，準確區分互動者是否包含自閉癥譜系人士。這一發現有力支持了“雙重同理心問題”理論，即社交障礙可能并非自閉癥患者單方面的“缺陷”，而是不同神經類型個體在互動中產生的失調。這種方法通過量化“關系”本身，有望在未來實現通過非侵入性腦信號分析對嬰兒進行自閉癥早期檢測。研究發表在 Neuroscience of Consciousness 上。

#認知科學 #跨學科整合 #自閉癥 #神經現象學 #人工智能

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Monnier, Anne, et al. “Now Is the Time: Operationalizing Generative Neurophenomenology through Interpersonal Methods.” Neuroscience of Consciousness, vol. 2025, no. 1, Feb. 2025, p. niaf052. Silverchair, https://doi.org/10.1093/nc/niaf052

迷走神經刺激療法：從機制全景到未來精準醫療

迷走神經刺激（VNS）作為一種治療手段，已獲批用于癲癇、抑郁癥及類風濕性關節炎等多種疾病，但其背后的復雜機制長期以來缺乏系統性的整合。Troy (Yifeng) Bu和Imanuel Lerman團隊（加州大學圣地亞哥分校）通過對海量文獻的深入剖析，繪制了VNS治療機制的詳細全景圖，并為開發適應患者個體差異的下一代精準療法指明了方向。

? 近期研究對迷走神經刺激治療抑郁癥、類風濕性關節炎等疾病的研究進行了百科全書式的綜述。Credit: Lerman Lab, UC San Diego Qualcomm Institute

這項發表在 Comprehensive Physiology 上的綜述綜合了660多篇參考文獻，詳細揭示了迷走神經這一連接腦干與內臟的“超級高速公路”如何通過突觸可塑性、內分泌整合及免疫調節等機制發揮作用。研究團隊創建了一個將疾病狀況與潛在機制及證據強度相關聯的表格，指出了當前領域面臨的主要挑戰：刺激參數缺乏標準化以及患者之間存在巨大的個體差異。不同患者的解剖結構、自主神經閾值及合并癥（如心臟病、精神障礙）均會影響治療效果。為此，研究人員提出利用人工智能來優化治療參數，并開發基于生物標志物實時反饋的“閉環”系統，以實現劑量的自動調節。此外，相關背景研究也證實了VNS在治療兒童及孕婦難治性癲癇中的安全性和有效性，并展現了其在膿毒癥等炎癥性疾病中的應用前景。

#疾病與健康 #神經調控 #個性化醫療 #迷走神經刺激 #人工智能

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Johnson, Rhaya L., and Christopher G. Wilson. “A Review of Vagus Nerve Stimulation as a Therapeutic Intervention.” Journal of Inflammation Research, vol. 11, May 2018, pp. 203–13. PubMed Central, https://doi.org/10.2147/JIR.S163248

AI 行業動態

電腦自己會干活了！OpenAI新模型GPT-5.4操控鼠標鍵盤比人還溜

在經歷一個月的技術追趕后，OpenAI近日正式發布新一代旗艦模型GPT-5.4，以“推理+編程”合流的全能姿態重回AI競技榜首。該模型最核心的突破在于，它是首個具備原生計算機使用能力的通用模型：通過識別屏幕截圖、模擬鍵鼠操作，它能在軟件和網頁間自主執行發郵件、填表格、排日程等任務，在OSWorld-Verified基準測試中以75.0%的成功率超越人類平均水平（72.4%）和此前領先的Claude Opus 4.6（72.7%）。這一能力基于其大幅提升的通用視覺感知，在圖像理解、文檔解析等測試中均取得領先。此外，GPT-5.4還集成了頂級的編程基因，在SWE-Bench Pro上達到57.7%的準確率，并可調用“工具搜索”功能動態加載所需工具，在Scale的MCP Atlas基準測試中減少了47%的Token消耗，顯著提升了效率。

GPT-5.4的恐怖之處在于其毫無短板的全面性。在知識工作維度，它在模擬投資銀行分析師等任務的GDPval測試中以83.0%的勝率追平頂尖人類專家；在數學推理上，FrontierMath成績第一；在抽象推理ARC-AGI-2上達到83.3%，大幅領先Gemini 3.1 Pro（77.1%）和Opus 4.6（68.8%）。模型引入了“中途可調”的思考模式，用戶可在其推理過程中實時調整方向，避免推倒重來。網絡搜索能力也得到升級，GPT-5.4 Pro在BrowseComp上以89.3%反超Claude。定價方面，GPT-5.4標準版輸入2.5美元/百萬token，輸出15美元/百萬token；Pro版則高達輸入30美元、輸出180美元/百萬token。OpenAI憑借這款模型證明，其在通往AGI的道路上仍是不可忽視的核心玩家。

#GPT-5.4 #原生電腦使用 #全能AI模型 #OpenAI #推理與編程合流

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https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.4

比頭發絲還細15倍！“北腦一號”如何用“意念”指揮身體？

中國腦機接口技術正迎來從實驗室邁向手術臺的里程碑式跨越。在北京天壇醫院，研究人員趙繼宗院士團隊成功為一名高位截癱患者植入了“北腦一號”智能腦機系統。這場持續4小時的精密手術，是國家藥監局注冊臨床試驗前的全流程預演，標志著技術正式告別“純科研”階段。手術中，一片僅6微米厚、集成128個通道的柔性薄膜電極（flexible thin-film electrode，可貼合大腦表面的超薄信號采集器）被精準放置在患者大腦皮層，用于捕捉控制手部運動的神經信號。一個硬幣大小的體內機負責實時過濾并傳輸信號，而無線供電設計則徹底避免了患者未來更換電池的二次手術風險。

“北腦一號”的四大技術突破，正在為神經系統疾病患者架起意念與行動間的橋梁。其核心包括高密度柔性電極、微型信號處理器、無線供電技術，以及能將腦電波解碼為設備指令的編解碼算法。此前，該設備已在6例人體植入中幫助脊髓損傷、漸凍癥等患者實現運動和言語功能康復，甚至有截癱患者在術后從最嚴重的損傷等級跨越兩級，實現了站立和行走。此次第七例植入的意義在于，它嚴格遵循醫療器械注冊臨床標準，旨在建立一套可復制、可推廣的流程。正如北京腦科學與類腦研究所所長羅敏敏所展望，未來這項技術有望從幫助截癱患者，拓展至腦中風偏癱、失語癥乃至精神疾病治療領域，讓“腦機接口”惠及普通百姓不再遙遠。

#北腦一號 #腦機接口 #醫療科技 #柔性電極 #中國芯

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AI淘汰75%編程任務，年輕人就業受沖擊：Anthropic發布首個“失業預警”

人工智能對勞動力市場的真實沖擊已揭開一角。Anthropic公司近日發布的一份研究報告，首次提出用“觀察暴露量”（Observed Exposure）這一新指標來量化AI對職業的替代程度。該指標結合了大語言模型的理論能力與Claude的真實使用數據，并特別區分了AI是起輔助作用還是直接自動化完成任務。研究顯示，在計算機和數學類職業中，雖然理論上高達94%的任務可以被AI加速或完成，但目前實際被AI覆蓋的任務比例僅為33%。然而，即便是這“冰山一角”的自動化，也已對特定崗位產生了顯著影響：計算機程序員約75%的日常工作、客服代表70%的工作以及數據錄入員67%的工作，都已出現在Claude的實際使用場景中。

這份報告揭示的另一個關鍵信號是，AI對就業市場的影響可能正在以一種隱蔽的方式重塑年輕人的機會。盡管從整體失業率數據看，自2022年底以來，高暴露職業與低暴露職業的失業率并未出現明顯分化，但更細致的分析發現，在高暴露職業中，22至25歲年輕人的入職率顯著下降了14%。這意味著企業并非大規模裁撤現有員工，而是悄然關閉了初級崗位的招聘大門，用AI替代了原本屬于入門級人才的工作。與此同時，約30%的職業目前幾乎不受AI影響，主要集中在需要物理世界操作的崗位，如廚師、救生員、摩托車維修工等。研究人員指出，AI對就業的沖擊可能不像疫情那樣驟然發生，而更像一場持續十年的“溫水煮青蛙”，隨著AI能力的提升和企業部署的深入，理論上的自動化潛力將逐步轉化為現實，留給勞動者轉型的時間窗口正在收窄。

#AI失業預警 #程序員被取代 #勞動力市場 #自動化影響 #Anthropic報告

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AI 驅動科學

Arc研究所發布Evo 2模型：首個跨越全生命領域的基因組基礎模型

如何破解基因組的浩瀚復雜性并實現從零設計生命？Brian Hie和Patrick Hsu及其團隊（Arc 研究所、斯坦福大學、英偉達等）通過開發名為Evo 2的生物學基礎模型邁出了關鍵一步。該研究利用海量基因組數據訓練人工智能，旨在解決預測基因突變后果以及智能設計全新生物系統這一長期存在的科學難題。

研究團隊基于包含8.8萬億個核苷酸的OpenGenome2數據集，訓練了擁有高達400億參數的Evo 2模型。該模型采用優化的StripedHyena 2架構，能夠處理極長的基因序列。實驗結果顯示，Evo 2不僅在預測人類基因變異效應方面表現出色，更在全基因組生成上取得了突破：它成功生成了結構完整的人類線粒體DNA、酵母染色體以及與生殖支原體（Mycoplasma genitalium）相似的細菌基因組，其中約70%的生成基因看起來具有生物學功能。此外，研究人員還展示了該模型在“可編程生物學”方面的潛力，通過算法引導，在小鼠干細胞的基因組中設計并寫入了包含摩斯密碼信息的特定染色質結構。盡管生成的基因組在細胞內的功能性仍需進一步驗證，但這標志著AI輔助合成生物學進入了“ChatGPT時刻”。研究發表在 Nature 上。

#大模型技術 #自動化科研 #合成生物學 #基因組學

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Callaway, Ewen. “AI Can Write Genomes — How Long until It Creates Synthetic Life?” Nature, Mar. 2026. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/d41586-026-00681-y

利用熱噪聲驅動新型低功耗計算

現代計算的高能耗部分源于對抗熱噪聲的需求，但如果能利用這種噪聲進行計算會怎樣？Stephen Whitelam和Corneel Casert（勞倫斯伯克利國家實驗室）領導的研究團隊提出了一種顛覆性的熱力學計算框架。他們旨在利用電子元件中的熱波動來驅動計算，而不是像傳統或量子計算機那樣消耗能量去抑制它，從而為超低功耗的人工智能硬件鋪平了道路。

? 類似于神經網絡的熱力學計算機的組成元件。Credit: Nature Communications (2026).

為了克服熱力學計算長期面臨的“需等待熱平衡”和“僅限線性計算”兩大瓶頸，研究團隊利用超級計算機進行了大規模的數字模擬。他們提出了一種在非平衡狀態下運行的新型架構，使熱力學計算機能夠像神經網絡一樣處理復雜的非線性問題，且無需等待緩慢的平衡過程。為了訓練這一具有隨機特性的系統，研究人員在 Perlmutter 超級計算機上使用了96個GPU并行運行遺傳算法，模擬了超過萬億次的熱力學計算機運行軌跡，以篩選出最佳的網絡參數。結果表明，這種非線性熱力學電路可以模擬神經元的功能，雖然數字訓練過程昂貴，但一旦被構建為物理硬件，它將能以極低的能耗執行高效的推理任務。研究發表在 Nature Communications 上。

#AI 驅動科學 #計算模型與人工智能模擬 #熱力學計算 #低功耗 #非平衡態

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Whitelam, Stephen, and Corneel Casert. “Nonlinear Thermodynamic Computing out of Equilibrium.” Nature Communications, vol. 17, no. 1, Jan. 2026, p. 1189. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-025-67958-0

基于石墨烯的微型“人造皮膚”賦予機器人人類般的觸覺

為了解決機器人缺乏靈巧觸覺這一長期存在的難題，Guolin Yun與Tawfique Hasan及其團隊（劍橋大學、中國科學技術大學）開發了一種新型微型觸覺傳感器。現有的傳感器往往因為體積過大或無法精準區分力的方向而限制了機器人的操作能力。該團隊通過模仿人類皮膚結構，利用石墨烯和液態金屬復合材料，成功研制出一種能夠像人類指尖一樣感知三維力的高分辨率“人造皮膚”，為機器人精細操作和假肢感知帶來了突破性進展。

? APE 傳感器的多尺度結構。Credit: Nature Materials (2026).

研究人員開發了一種柔軟的柔性復合材料，包含石墨烯片、可變形的液態金屬微滴和鎳顆粒，并將這種材料塑造成微小的金字塔結構。這種獨特的幾何形狀受人體皮膚啟發，能將應力集中在尖端，使得傳感器極其靈敏，甚至能探測到一粒沙子的重量。更重要的是，通過測量金字塔底部的電極信號，該傳感器能夠區分垂直壓力和側向剪切力，從而實時檢測物體是否正在滑動。實驗顯示，集成了該傳感器的機械手可以輕柔地抓取易碎的紙管而不將其壓扁。這種微型傳感器的尺寸和檢測性能比現有技術提高了一個數量級，未來有望應用于微型機器人和微創手術中。研究發表在 Nature Materials 上。

#其他 #機器人及其進展 #觸覺傳感器 #石墨烯 #仿生皮膚

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Yun, Guolin, et al. “Multiscale-Structured Miniaturized 3D Force Sensors.” Nature Materials, Feb. 2026, pp. 1–9. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41563-026-02508-7

新型無源可穿戴傳感器精準捕捉人體微細振動

人體發出的微弱振動是反映生理狀態的重要窗口，但長期以來，缺乏能夠同時滿足高靈敏度、寬頻響應且無需笨重電池的穿戴式設備。Kilwon Cho教授領導的團隊聯合博士生Kang Hyuk Cho和博士后Jeng-Hun Lee（浦項科技大學）開發了一種創新的解決方案。他們成功研制出一種無需外部電源即可精確捕捉從呼吸到語音等各種動態信號的可穿戴振動傳感器，為移動醫療健康監測提供了全新的技術路徑。

? 該傳感器采用壓電材料作為振動膜片，無需外部電源即可工作。圓形膜片由四個相互交錯的星形支撐層支撐，確保空氣自由流通，從而實現傳感器的超緊湊集成，即使是最微弱的振動也能被精確檢測。Credit: POSTECH

為了實現這一突破，研究團隊創造性地融合了兩種截然不同的傳感機制。他們利用聚偏二氟乙烯-三氟乙烯（PVDF-TrFE）薄膜的壓電效應產生電荷，直接為電容式傳感器供電，從而制造出一種自供電的混合傳感器。針對傳統傳感器中空氣滯留導致靈敏度下降的問題，團隊設計了一種精巧的星形支撐結構。這種位于圓形膜片下方的交錯結構允許空氣自由流動，使得傳感器在保持超高集成密度的同時，不再受空氣阻尼的干擾。實驗數據顯示，該傳感器在80至5000 Hz的寬頻率范圍內展現出驚人的平坦頻率響應，靈敏度高達626 mV g?1，能夠探測到低至0.01g的微小振動。當貼附于頸部時，它能像高保真麥克風一樣清晰區分呼吸、咳嗽和說話的聲帶振動。這項技術不僅克服了現有設備對外部電源的依賴，還解決了汗液和皮膚接觸帶來的性能衰減問題。研究發表在 Nature Sensors 上。

#疾病與健康 #健康管理與壽命延長 #傳感器技術 #可穿戴設備 #壓電材料

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Cho, Kang Hyuk, et al. “Hyperpacked Piezoelectric-Powered Capacitive Sensor Array for High-Fidelity Vibration Detection.” Nature Sensors, vol. 1, no. 1, Jan. 2026, pp. 73–84. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s44460-025-00003-1

AI模型利用MRI腦容量損失預測阿爾茨海默病準確率達92.87%

阿爾茨海默病的早期癥狀常與正常衰老混淆，導致診斷困難。Benjamin C. Nephew及其團隊（伍斯特理工學院）開發了一種基于機器學習的人工智能模型。該研究不僅實現了對阿爾茨海默病的高精度預測，還通過大數據分析揭示了疾病在不同性別和年齡人群中表現出的獨特大腦解剖學變化，為開發早期診斷工具和個性化治療方案提供了重要依據。

? 正常大腦的分割和標注圖像。Credit: Worcester Polytechnic Institute

研究團隊利用“阿爾茨海默病神經影像學計劃”（ADNI）數據庫，對815份涵蓋認知正常、輕度認知障礙及阿爾茨海默病患者的核磁共振成像（MRI）掃描進行了深入分析。通過使用FastSurfer工具測量95個腦區的體積，并利用隨機森林算法進行分類，該模型在檢測疾病方面的準確率高達92.87%。研究發現，海馬體、杏仁核和內嗅皮層的體積減少是主要的預測指標。更重要的是，研究揭示了性別特異性的病理模式：女性的腦萎縮主要集中在與語言和記憶相關的左側顳中回，而男性則在右側內嗅皮層表現出顯著的體積損失。這些發現表明，性激素水平的變化可能與疾病進展存在相互作用。研究發表在 Neuroscience 上。

#疾病與健康 #個性化醫療 #阿爾茨海默病 #機器學習 #磁共振成像

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Jogeshwar, Bhaavin K., et al. “Neuroanatomical-Based Machine Learning Prediction of Alzheimer’s Disease across Sex and Age.” Neuroscience, vol. 594, Feb. 2026, pp. 95–112. www.ibroneuroscience.org, https://doi.org/10.1016/j.neuroscience.2025.12.030

不同靈巧手共用“大腦”：北卡羅來納大學提出通用靈巧手表示框架

長期以來，機器人靈巧手因形態各異（手指數量、關節結構不同），導致每款硬件都需要單獨定制控制策略，極大地限制了算法的復用與擴展。北卡羅來納大學教堂山分校的Zhenyu Wei、Yunchao Yao和Mingyu Ding團隊提出了一種名為“One Hand to Rule Them All”的通用框架。該研究旨在通過構建統一的底層表示，打破硬件形態的壁壘，實現一套控制策略在不同靈巧手之間的共享與無縫遷移。

研究團隊設計了一種“規范化”（Canonical）的靈巧手表示方法，將具有不同自由度與運動學結構的靈巧手映射到一個標準化的通用機器人描述格式（URDF）和共享動作空間中。利用變分自編碼器（VAE），研究人員將手掌尺寸、關節分布等形態特征壓縮為低維潛變量，并以此作為條件輸入訓練通用的抓取策略。實驗結果顯示，該方法不僅實現了Allegro、Barrett和Shadow等不同靈巧手之間的策略共享，更在未曾見過的LEAP Hand變體上實現了驚人的零樣本泛化。此外，在結合Franka機械臂的真機實驗中，該模型展現出優異的仿真到現實遷移能力，證明了其在實際應用中的魯棒性。

#AI 驅動科學 #機器人及其進展 #具身智能 #靈巧操作 #通用表示

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Wei, Zhenyu, et al. “One Hand to Rule Them All: Canonical Representations for Unified Dexterous Manipulation.” arXiv:2602.16712, arXiv, 18 Feb. 2026. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2602.16712

arXiv創始人實測：Grok最易生成“水論文”，Claude防線最嚴

面對arXiv投稿量激增和潛在的AI學術造假危機，康奈爾大學物理學家兼arXiv創始人Paul Ginsparg與Anthropic的研究員Alexander Alemi聯手發起了一項針對大語言模型安全性的研究。他們旨在探究當用戶明確提出編造數據或生成虛假論文的請求時，當前主流的人工智能模型是否會予以配合。研究結果揭示了不同模型在學術誠信底線上的巨大差異，為了解AI對科學出版系統的潛在威脅提供了重要數據。

該研究利用Claude Code對13個主流大語言模型進行了系統測試，設計了從單純的“民科式好奇”到惡意的“偽造競爭對手論文”等五個級別的提示詞。結果顯示，Anthropic開發的Claude系列模型表現出最強的防御能力，其中Claude Opus 4.6生成可用于造假內容的比例低至約1%。相比之下，馬斯克旗下的Grok系列（Grok-3和Grok-4）以及OpenAI的某些版本（包括GPT-5）在多輪對話中更容易失守。數據顯示，Grok-3有超過30%的概率會生成可用于灌水的內容。研究指出，雖然大多數模型能拒絕單次直接的造假請求，但在用戶進行多輪追問和引導后，許多模型的安全護欄會被繞過。這表明，“討好型”的交互設計可能正在犧牲科學的嚴謹性與安全性。研究發表在 Nature 上。

#大模型技術 #學術誠信 #人工智能安全 #arXiv

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Gibney, Elizabeth. “Hey ChatGPT, Write Me a Fictional Paper: These LLMs Are Willing to Commit Academic Fraud.” Nature, Mar. 2026. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/d41586-026-00595-9

中山大學研發“柔性電子毛發”，無需針頭即可植入深層組織

長期以來，將柔性電極植入人體組織往往依賴剛性針頭或手術，這不僅會造成組織損傷和出血，還難以保證電極與組織的緊密貼合。中山大學的Xi Xie（謝曦）團隊開發了一種名為“尖端聚焦射頻穿孔”的創新技術，實現了柔性微電極的“軟植入”。該研究成功使柔性電極在無需針頭輔助的情況下，直接、微創地進入皮膚和肌肉等致密組織，為生物電子醫學提供了全新的解決方案。

研究團隊設計了一種形態類似生物毛發的“柔性電子毛發”（Flexible Electronic Hairs, FEH）。該技術的核心在于通過可控射頻耦合系統，在柔性電極尖端施加局部化射頻電場，在組織中瞬間形成僅數十微米范圍的熱穿孔，從而讓柔軟的電極絲能夠順滑地插入組織內部。為了確保植入后的穩定性，研究人員還在電極側壁修飾了生物粘附涂層。在大鼠、豬等多種動物模型實驗中，該技術顯示出無出血、低損傷和高生物相容性的優勢。植入后的柔性電子毛發能夠長期穩定地記錄高信噪比的肌電信號，并結合機器學習算法成功實現了肢體運動預測和智能假肢控制。這一突破性技術有望在可穿戴健康監測、神經康復及人機交互領域發揮重要作用。研究發表在 Nature Sensors 上。

#意識與腦機接口 #腦機接口 #柔性電子 #微創植入 #射頻技術

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Huang, Shuang, et al. “Soft Implantation of Flexible Electronic Hairs via Tip-Focused Radiofrequency Perforation for in-Tissue Electrophysiology.” Nature Sensors, vol. 1, no. 2, Feb. 2026, pp. 131–44. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s44460-025-00004-0

整理｜ChatGPT

編輯｜丹雀、存源

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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。

研究院在華山醫院、上海市精神衛生中心分別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陳天橋雒芊芊神經科學研究院。

研究院還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、、、科普視頻媒體「大圓鏡」等。