追問daily | 有其母必有其胎：傳染性打哈欠始于子宮；年齡如何改變我們對過去決定的情緒反應？

█ 腦科學動態(tài)

Nature：GLP-1新藥通過中央杏仁核減少美食誘惑

Cell：TMS通過激活“前額葉-島葉”環(huán)路對抗抑郁

Cell：你的器官幾歲了？“衰老時鐘”揭示器官衰老并不同步

被忽視的細胞天線：初級纖毛在腦發(fā)育和疾病中的關鍵作用

大蒜提取物激活脂肪-大腦信號軸，改善年齡相關肌肉衰退

有其母必有其胎：傳染性打哈欠始于子宮

新型超靈敏檢測技術精準識別特定類型癡呆癥生物標志物

工作時長縮短與肥胖率下降密切相關

年齡如何改變我們對過去決定的情緒反應

█ AI行業(yè)動態(tài)

百歲愛登堡：他用一生將自然奇跡播進數(shù)十億人心田

波士頓動力牽手谷歌DeepMind，為機器人裝上推理大腦

梁文鋒自掏200億押注：DeepSeek融資500億，估值飆至3500億

█ AI驅動科學

Science：跨越15億年進化史構建通用生成式細胞圖譜

從運動放大到物理存儲：利用慣性磁滯效應實現(xiàn)700倍效率飆升

像嬰兒一樣從頭看世界：賦予AI人類級別的視覺魯棒性

仿生智能人造肌肉實現(xiàn)人形機器人的感知與運動一體化

超聲掃描體內(nèi)光源實現(xiàn)非侵入式深部神經(jīng)調(diào)控

溫度響應自收縮生物電子纖維實現(xiàn)超穩(wěn)定神經(jīng)接口

摒棄固定步長：基于意圖的反推算法攻克流式強化學習難題

腦科學動態(tài)

Nature：GLP-1新藥通過中央杏仁核減少美食誘惑

為何新一代口服減肥藥能有效抑制人們對美食的欲望？弗吉尼亞大學的Ali D. Güler和Elizabeth N. Godschall等研究人員通過構建一種創(chuàng)新的“人源化”小鼠模型，首次揭示了這類藥物通過作用于大腦深處的獎賞回路來特異性抑制“享樂性進食”的精確神經(jīng)機制。

為攻克口服GLP-1藥物在普通小鼠上無效的難題，研究團隊利用基因編輯技術，成功構建了人源化GLP-1受體小鼠模型（humanized GLP1R mouse model）。研究發(fā)現(xiàn)，這類小分子藥物通過平行的神經(jīng)回路發(fā)揮作用：一方面，它們通過激活下丘腦和腦干等經(jīng)典腦區(qū)來抑制由饑餓驅動的穩(wěn)態(tài)進食；另一方面，這也是本研究的核心發(fā)現(xiàn)，藥物能穿過血腦屏障，直接激活中央杏仁核中的特定神經(jīng)元。這些神經(jīng)元被激活后，會抑制大腦獎賞中樞——伏隔核中的多巴胺釋放，從而直接降低對高脂、美味食物的渴望。此外，通過高分辨率行為追蹤和機器學習分析，研究還發(fā)現(xiàn)不同藥物的副作用特征存在差異，奧福格列酮（Orforglipron）引起的行為更接近自然飽腹，而丹格列酮（Danuglipron）則更像惡心，這為開發(fā)副作用更小的藥物提供了新思路。研究發(fā)表在 Nature 上。

#疾病與健康 #神經(jīng)機制與腦功能解析 #心理健康與精神疾病 #減肥藥

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Godschall, Elizabeth N., et al. “A Brain Reward Circuit Inhibited by Next-Generation Weight-Loss Drugs in Mice.” Nature, May 2026, pp. 1–10. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-026-10444-4

Cell：TMS通過激活“前額葉-島葉”環(huán)路對抗抑郁

經(jīng)顱磁刺激（TMS）為何能快速治療抑郁癥？其背后的神經(jīng)機制長期以來困擾著科學家。加州大學洛杉磯分校的Scott A. Wilke、Laura A. DeNardo團隊與威爾康奈爾醫(yī)學院的Conor Liston團隊分別在小鼠模型中進行研究，兩篇同期發(fā)表的論文共同揭示了TMS通過激活特定類型的神經(jīng)元和一條關鍵的“前額葉-島葉”神經(jīng)環(huán)路，從而發(fā)揮快速抗抑郁作用。

兩項研究均聚焦于一種名為加速間歇性θ脈沖刺激（accelerated intermittent theta burst stimulation, aiTBS）的高效TMS方案。加州大學洛杉磯分校的團隊發(fā)現(xiàn)，aiTBS的療效具有高度的細胞特異性。在抑郁模型小鼠中，刺激前額葉皮層能選擇性地增強皮層內(nèi)投射神經(jīng)元的活動，并修復其在壓力下受損的樹突棘結構，而對另一類錐體束（pyramidal tract, PT）神經(jīng)元則無此效果。當研究人員特異性抑制IT神經(jīng)元的活動時，aiTBS的抗抑郁效果隨之消失。與此同時，威爾康奈爾醫(yī)學院的團隊從環(huán)路層面進行探索，他們發(fā)現(xiàn)aiTBS不僅能激活前額葉的IT神經(jīng)元，還會進一步激活一個長程的下游網(wǎng)絡，其中從前額葉到島葉皮質(zhì)的神經(jīng)環(huán)路尤為關鍵。通過光遺傳學等技術證實，激活這條前額葉-島葉環(huán)路是aiTBS產(chǎn)生抗抑郁效果的充分且必要條件。該結論也在人類腦電和功能磁共振數(shù)據(jù)中得到了驗證。這兩項研究從細胞到環(huán)路層面，為理解并優(yōu)化TMS療法提供了堅實的生物學基礎。研究發(fā)表在 Cell 上。

#疾病與健康 #神經(jīng)調(diào)控 #心理健康與精神疾病 #抑郁癥 #神經(jīng)環(huán)路

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Gongwer, Michael W., et al. “A Cell Type-Specific Mechanism Driving the Rapid Antidepressant Effects of Transcranial Magnetic Stimulation.” Cell, vol. 0, no. 0, May 2026. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.cell.2025.12.040

Johnson, Shane B., et al. “Fronto-Insular Circuit Mechanisms of Accelerated Intermittent Theta Burst Stimulation.” Cell, vol. 0, no. 0, May 2026. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.cell.2026.04.030

Cell：你的器官幾歲了？“衰老時鐘”揭示器官衰老并不同步

如何科學地量化衰老，并找出其關鍵驅動因素？由中國衰老標志物研究聯(lián)合體（Aging Biomarker Consortium，ABC）的劉光慧團隊等人，聯(lián)合中國科學院動物研究所、北京基因組研究所、宣武醫(yī)院等多家機構的研究團隊，通過構建“衰老數(shù)字人體”框架回答了這一問題。這項研究首次系統(tǒng)性地繪制了人類衰老圖譜，并鎖定凝血因子是驅動衰老的關鍵因素。

研究團隊首先建立了覆蓋2019名健康中國人的多中心衰老標準化隊列（multicentric Chinese aging standardized，mCAS），采集了包括臨床生理指標、DNA甲基化、蛋白質(zhì)組在內(nèi)的海量數(shù)據(jù)。基于此，他們構建了一個三層級的衰老時鐘體系：核心能力時鐘（CC-clock）評估整體生理功能，多模態(tài)時鐘（MM-clock）整合六個分子維度數(shù)據(jù)精準預測年齡，而器官時鐘（Organ-clock）則首次實現(xiàn)了對大腦、心臟、肝臟等多個器官衰老異步性的量化。研究最引人注目的發(fā)現(xiàn)是，隨著年齡增長，血液中凝血因子的積累不僅是衰老的“指示燈”，更是“加速器”，它能直接驅動血管老化和全身性慢性炎癥。這一發(fā)現(xiàn)為開發(fā)延緩衰老的藥物和療法提供了全新的靶點，標志著衰老研究從描述性向因果性和干預性的重要轉變。研究發(fā)表在 Cell 上。

#疾病與健康 #健康管理與壽命延長 #衰老 #多模態(tài)時鐘 #凝血因子

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Li, Jiaming, et al. “Multimodal Clocks of Human Aging.” Cell, vol. 0, no. 0, May 2026. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.cell.2026.04.025

被忽視的細胞天線：初級纖毛在腦發(fā)育和疾病中的關鍵作用

我們細胞內(nèi)一種長期被忽視的微小結構——初級纖毛，如何塑造大腦并引發(fā)疾病？加州大學河濱分校的Xuecai Ge及其合作團隊通過大規(guī)模蛋白質(zhì)組學研究，系統(tǒng)繪制了發(fā)育期大腦中這種“細胞天線”的蛋白質(zhì)圖譜，不僅發(fā)現(xiàn)了它與多種腦發(fā)育障礙的直接關聯(lián)，還提出了蛋白質(zhì)可能在纖毛內(nèi)部“就地生產(chǎn)”的顛覆性見解。

? 小鼠胚胎腦中的初級纖毛。纖毛呈綠色；細胞邊界呈紅色。Credit: Ge lab, UC Riverside.

研究團隊利用一種名為接近標記蛋白質(zhì)組學的技術，分析了上千個小鼠胚胎腦，系統(tǒng)地識別了神經(jīng)祖細胞初級纖毛（primary cilium）內(nèi)的蛋白質(zhì)。他們發(fā)現(xiàn)，許多此前未預料到的蛋白質(zhì)存在于纖毛中，其中一種名為CKAP2L的蛋白與導致大腦尺寸縮小的罕見病——菲利皮綜合征（Filippi syndrome）直接相關；在小鼠中移除該蛋白后，同樣觀察到了大腦變小的現(xiàn)象。研究還揭示，不同腦區(qū)的纖毛蛋白質(zhì)組成存在顯著差異，表明這一微小結構的功能具有高度的區(qū)域特異性。最令人驚訝的是，團隊在纖毛內(nèi)發(fā)現(xiàn)了核糖體等完整的蛋白質(zhì)合成機器，這意味著蛋白質(zhì)可能不必完全依賴從細胞質(zhì)運輸，而是在纖毛內(nèi)部按需制造。這一發(fā)現(xiàn)挑戰(zhàn)了細胞生物學的傳統(tǒng)認知，為理解纖毛功能及其在纖毛病中的作用開辟了全新途徑。研究發(fā)表在 Cell Reports 上。

#疾病與健康 #神經(jīng)機制與腦功能解析 #大腦發(fā)育 #纖毛病 #蛋白質(zhì)組學

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Liu, Xiaoliang, et al. “Proximity Labeling Proteomics Maps Radial Glial Ciliary Proteins across the Developing Telencephalon.” Cell Reports, vol. 45, no. 5, May 2026. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.celrep.2026.117355

大蒜提取物激活脂肪-大腦信號軸，改善年齡相關肌肉衰退

大蒜中的活性成分如何對抗衰老？來自日本和光純藥與生產(chǎn)力老齡化研究所的Jun-ichiro Suzuki, Kiyoshi Yoshioka, Shin-ichiro Imai等人揭示了一種全新的機制。他們發(fā)現(xiàn)，大蒜提取物中的一種代謝物S-1-丙烯基-L-半胱氨酸（S1PC）能夠啟動一個從脂肪組織到大腦再到肌肉的信號通路，從而顯著改善與年齡相關的肌肉功能衰退。

? Credit: Cell Metabolism

該研究團隊首先通過動物實驗發(fā)現(xiàn)，口服S1PC能夠激活白色脂肪組織中的肝激酶B1（LKB1），進而促進一種名為eNAMPT（細胞外煙酰胺磷酸核糖轉移酶）的關鍵分子的分泌。令人意外的是，這種由脂肪組織釋放的eNAMPT會穿過血腦屏障，特異性地作用于大腦中的下丘腦，這是一個調(diào)控全身代謝和生理機能的中樞。這種脂肪-大腦通訊最終對身體產(chǎn)生了積極影響：長期接受S1PC治療的老年小鼠，其骨骼肌力量得到增強，整體衰弱狀況也得到改善。為了驗證這一發(fā)現(xiàn)在人類中的適用性，研究團隊進行了一項小規(guī)模臨床試驗，結果顯示健康中年人在口服S1PC后，其血液中的eNAMPT水平也顯著升高，表明這一抗衰老通路在人類中同樣存在。研究發(fā)表在 Cell Metabolism 上。

#疾病與健康 #健康管理與壽命延長 #衰老 #營養(yǎng)補充劑

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Suzuki, Jun-ichiro, et al. “Garlic-Derived Metabolite Activates LKB1, Promotes Adipose eNAMPT Secretion, and Improves Age-Related Muscle Function via Hypothalamic Signaling.” Cell Metabolism, vol. 0, no. 0, May 2026. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.cmet.2026.04.006

有其母必有其胎：傳染性打哈欠始于子宮

傳染性打哈欠是與共情相關的社會行為，但它是否在出生前就已存在？Giulia D’Adamo, Andrea Dall’Asta, Martina Ardizzi等人通過超聲波實時觀察發(fā)現(xiàn)，當母親打哈欠時，子宮內(nèi)的胎兒也會隨之打哈欠，這表明社會性行為的根源可能比我們想象的更早，存在一種產(chǎn)前行為傳染現(xiàn)象。

? 當母親打哈欠時，胎兒打哈欠的頻率也會增加，但在對照條件下則不會。Credit: Current Biology (2026).

該研究招募了38名孕晚期孕婦，讓她們觀看打哈欠、僅張閉嘴和面部靜止三種不同視頻。同時，研究人員通過攝像頭和二維超聲波設備，分別記錄母親和胎兒的面部活動。為了精準分析，團隊使用了DeepLabCut（一個用于精確追蹤動作的人工智能工具）追蹤唇部和鼻子的細微運動，并訓練神經(jīng)網(wǎng)絡來比對母胎行為模式。結果清晰地顯示，只有當母親因觀看視頻而打哈欠時，胎兒的哈欠頻率才會顯著增加。這種傳染性反應并非即時發(fā)生，而是存在約90秒的延遲，與成年人間的傳染性哈欠反應時間驚人地相似。研究者將這種現(xiàn)象定義為產(chǎn)前行為傳染。此外，機器學習模型確認了母親與胎兒的哈欠擁有共同的運動學特征，進一步證明了二者行為的非隨機耦合。這項發(fā)現(xiàn)揭示了母嬰間的行為共鳴和聯(lián)結在出生前就已萌芽，為人類社會性的早期基礎提供了新視角。研究發(fā)表在 Current Biology 上。

#認知科學 #神經(jīng)機制與腦功能解析 #行為傳染 #母嬰聯(lián)-結

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D’Adamo, Giulia, et al. “Prenatal Behavioral Contagion through Maternal Yawning and Fetal Resonance.” Current Biology, vol. 0, no. 0, May 2026. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.cub.2026.04.025

新型超靈敏檢測技術精準識別特定類型癡呆癥生物標志物

癡呆癥由于其亞型癥狀重疊，常導致誤診并阻礙特效藥物的研發(fā)，特別是額顳葉變性等罕見亞型一直缺乏有效的特異性生物標志物。David R. Walt和Andrew M. Stern團隊（麻省總醫(yī)院布里格姆分院、哈佛大學等）開發(fā)了一種超靈敏的數(shù)字檢測技術，成功在腦脊液中定量檢測出致病亞型的特異性病理蛋白聚集體，為該疾病的精準診斷、臨床患者篩選和靶向藥物研發(fā)提供了關鍵的量化工具。

為了解決傳統(tǒng)檢測方法在靈敏度和定量方面的不足，研究團隊開發(fā)了一種數(shù)字種子擴增分析（digital seed amplification assay，dSAA，一種將大體積反應體系分割成微小液滴以實現(xiàn)單分子或單聚集體級別高靈敏度檢測和計數(shù)的技術）。研究人員將患者的腦脊液分離成納升大小的微小隔室，并在顯微鏡下對反式轉錄響應DNA結合蛋白43（transactive response deoxyribonucleic acid binding protein 43，TDP-43，一種在特定神經(jīng)退行性疾病中會發(fā)生錯誤折疊和異常聚集的關鍵蛋白）的致病種子進行數(shù)字化計數(shù)。通過對40份包含遺傳性或散發(fā)性患者以及健康對照人群的樣本測試顯示，患者體內(nèi)的TDP-43致病種子濃度顯著高于健康人群。更重要的是，該濃度與疾病的臨床嚴重程度呈顯著正相關，即癥狀越重，檢測出的異常聚集體越多。該技術實現(xiàn)了極低的檢測限，不僅克服了傳統(tǒng)方法的噪音問題，還為未來準確招募臨床試驗患者以及實時監(jiān)測治療效果奠定了堅實基礎。研究發(fā)表在 Alzheimer's & Dementia 上。

#疾病與健康 #個性化醫(yī)療 #癡呆癥 #額顳葉變性 #生物標志物

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Borberg, Ella, et al. “Digital Seed Amplification Assay for TDP-43 Aggregate Quantification in CSF.” Alzheimer’s & Dementia, vol. 22, no. 5, 2026, p. e71272. Wiley Online Library, https://doi.org/10.1002/alz.71272

工作時長縮短與肥胖率下降密切相關

肥胖是重大公共衛(wèi)生挑戰(zhàn)，過去多聚焦飲食等個人行為，工作時間這一結構性因素的影響亟待厘清。Pradeepa Korale-Gedara 團隊（昆士蘭大學）分析了多國宏觀數(shù)據(jù)，證實縮短工作時間能顯著降低肥胖率，為相關政策制定提供了依據(jù)。

該研究匯總了33個經(jīng)合組織國家在1990至2022年間的公開數(shù)據(jù)，利用計算機建模深入探討工作時間與肥胖率的動態(tài)關系。為了排除性別干擾，團隊對男女群體進行獨立分析，并劃分不同時間跨度以評估時代演變規(guī)律。數(shù)據(jù)顯示，年工作時間每減少1%，整體人群肥胖率便下降0.16%。這種關聯(lián)在男性群體中表現(xiàn)得更為顯著，其肥胖率下降幅度達0.23%，而女性為0.11%。在時間維度上，早期工作時長對肥胖的影響明顯大于近二十年。此外，宏觀經(jīng)濟因素同樣發(fā)揮作用，人均國內(nèi)生產(chǎn)總值每增加1%，肥胖率下降0.112%；城市化水平每提高1%，肥胖率降低0.02%。超長工作時間容易帶來時間匱乏與心理壓力，進而誘發(fā)皮質(zhì)醇分泌升高并引發(fā)壓力性進食。研究發(fā)表在 European Congress on Obesity 上。

#疾病與健康 #疾病預防 #肥胖 #公共衛(wèi)生 #工作時長

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https://eco2026.org/

年齡如何改變我們對過去決定的情緒反應

年齡如何影響遺憾體驗？Julia Nolte、J. L. Lewis和C. E. L?ckenhoff（蒂爾堡大學）評估了成人對遺憾的反應。結果顯示，老年人不僅遺憾較少，其回想時產(chǎn)生的憤怒等負面情緒也顯著更弱。

研究調(diào)查了90名21至89歲的美國成年人，要求其列出并評價最嚴重的近期遺憾與長期遺憾。結果顯示，不論長短期，老年人感受到的強烈情緒（hot emotions，如憤怒或沮喪等高喚醒度負面情緒）均弱于年輕人。同時，老年人更易產(chǎn)生基于不作為的遺憾。在調(diào)節(jié)方面，老年人較少使用基于情感的策略（affect-based strategies，即通過改變主觀感受來調(diào)節(jié)情緒）或未來導向的決策改變。分析發(fā)現(xiàn)，長期遺憾的年齡差異部分受認知能力及有限的未來時間預見影響，而近期遺憾差異無法完全被這些變量解釋。這表明老年人可能更多借助遺憾進行人生反思。研究發(fā)表在 Emotion 上。

#認知科學 #意圖與決策 #情緒調(diào)節(jié) #心理學 #衰老

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Nolte, Julia, et al. “Adult Age Differences in the Response to and Regulation of Recent versus Long-Term Regrets.” Emotion [US], 2026. APA PsycNet, https://doi.org/10.1037/emo0001672

AI 行業(yè)動態(tài)

百歲愛登堡：他用一生將自然奇跡播進數(shù)十億人心田

在2026年5月8日百歲生日之際，大衛(wèi)·愛登堡（David Attenborough）收獲了來自Nature雜志的特別致敬。這位劍橋大學地質(zhì)學與動物學出身的英國自然博物學家，被公認為將大自然帶近無數(shù)人的無與倫比的科學傳播者。其標志性風格形成于1978年盧旺達的雨林中：當年輕的山地大猩猩與他嬉戲時，他沒有說教，而是以好奇心與引人入勝的視覺沖擊，悄然打破了電影《金剛》所強化的刻板認知。1979年播出的里程碑系列片《地球上的生命：自然史》（Life on Earth: A Natural History）耗時三年，行程210萬公里，拍攝650個物種，全球約5億人觀看。他充分利用彩色電視普及的契機，讓攝像機“說話”，展現(xiàn)了從達爾文蛙（Darwin's frog，一種雄性在口中孵化幼蛙的南美小型蛙類）到山地大猩猩的無數(shù)生命奇跡。

愛登堡的職業(yè)生涯恰逢人類對地球影響急劇增加的時期，其作品焦點也從頌揚進化奇跡，逐漸轉向緊迫的生態(tài)倡導。從早期《動物園探奇》中采集動物，到后期《地球脈動》（Planet Earth）、《藍色星球》（Blue Planet）等系列關注生態(tài)系統(tǒng)，他不斷擴展敘事維度。2025年的紀錄片《大衛(wèi)·愛登堡的海洋》甚至展現(xiàn)了底拖網(wǎng)捕撈的殘酷畫面。在2021年聯(lián)合國COP26氣候會議上，他呼吁代表們見證“美好的復蘇”。如今，超過50個以他命名的生物分類單元（taxa，包括屬和種）見證其科學影響，而“藍星球效應”（Blue Planet Effect）更促使公眾與政策層關注塑料污染。他晚年轉為個人倡導，警告氣候風險，其百歲誕辰最合適的遺產(chǎn)將是人類實現(xiàn)對大自然必要的復蘇。

#大衛(wèi)愛登堡 #自然紀錄片 #科學傳播 #藍色星球 #生物多樣性

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https://www.nature.com/articles/d41586-026-01473-0

波士頓動力牽手谷歌DeepMind，為機器人裝上推理大腦

波士頓動力公司近日宣布，其四足機器人Spot集成了谷歌DeepMind推出的Gemini Robotics-ER 1.6模型。ER全稱Embodied Reasoning，即“具身體感推理”，指的是讓AI在擁有物理身體時進行感知與決策的能力。此次升級旨在讓工業(yè)檢查機器人不再依賴預先編寫的代碼，而是像人類一樣“理解”并自主應對復雜環(huán)境。在演示中，Spot能夠自主尋找危險碎片、讀取復雜儀表，甚至在需要時調(diào)用視覺-語言-動作模型（Vision-Language-Action Model，一種能同時處理圖像、文字和物理動作指令的AI模型）來輔助執(zhí)行任務。這是腿式機器人在商業(yè)場景中邁向可靠AI驅動的重要一步。

然而，研究人員指出，機器人對物理世界的“理解”仍面臨挑戰(zhàn)。例如，當要求Spot“回收客廳里的罐頭”時，它會橫向抓取，可能導致液體灑出——這種常識性判斷對人類而言輕而易舉，對機器人卻并非如此。雖然Gemini Robotics-ER 1.6通過多攝像頭角度融合提升了抓取成功率檢測，但它并未整合觸覺或力傳感器等物理數(shù)據(jù)。谷歌DeepMind機器人負責人Carolina Parada解釋，這是因為網(wǎng)絡上觸覺數(shù)據(jù)極其稀缺，限制了模型訓練。波士頓動力正通過小范圍客戶測試來積累信任，并計劃將經(jīng)驗應用于未來的具身AI平臺（如人形機器人Atlas），最終目標是讓機器人能安全地完成撿拾衣物、遛狗等日常任務。

#波士頓動力 #具身AI #DeepMind #機器人推理 #工業(yè)檢查

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https://spectrum.ieee.org/boston-dynamics-spot-google-deepmind

梁文鋒自掏200億押注：DeepSeek融資500億，估值飆至3500億

DeepSeek正進行一輪高達73億美元的巨額融資，估值飆升至約515億美元，創(chuàng)下國內(nèi)AI領域融資新紀錄。知情人士透露，社交媒體與游戲巨頭騰訊控股以及出資方規(guī)模達600億元人民幣的國家人工智能基金（中國集成電路產(chǎn)業(yè)投資基金參與）均在洽談投資。然而，本次融資最引人注目的是創(chuàng)始人梁文鋒的個人角色——他自掏腰包貢獻了本輪融資的40%，約合200億元人民幣。這標志著梁文鋒此前將公司作為研究型實驗室、主要依靠其旗下量化對沖基金幻方科技資金維持運營的策略發(fā)生重大轉變。

此次融資旨在獲取更多計算資源以加快新模型迭代，并推出企業(yè)級產(chǎn)品以實現(xiàn)收入正增長，走上商業(yè)化道路。DeepSeek計劃于6月推出V4模型的升級版V4.1。融資的緊迫性也折射出日益加大的競爭壓力：在國內(nèi)，字節(jié)跳動、阿里巴巴等科技巨頭及MiniMax、Moonshot AI等新興公司均攜巨資入局；在技術層面，行業(yè)焦點正加速向智能體遷移，這對算力需求大幅提升。盡管DeepSeek宣稱其新一代V4模型“重新定義了開源模型的最優(yōu)水準”，但第三方評測顯示其在部分指標上仍落后于中美頭部競爭對手，且該模型的發(fā)布并未像前代產(chǎn)品那樣引發(fā)全球科技股拋售，顯示出市場關注重心的轉移。

#DeepSeek #AI大模型融資 #梁文鋒 #智能體AI #騰訊投資

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https://www.theinformation.com/articles/deepseek-raise-7-billion-startup-plots-revenue-efforts

AI 驅動科學

Science：TranscriptFormer：跨越15億年進化史構建通用生成式細胞圖譜

跨物種比較轉錄程序長期受限于遠緣物種間共享同源基因稀少的問題。James D. Pearce和Theofanis Karaletsos等（美國斯坦福大學、Biohub等）開發(fā)了自回歸生成模型TranscriptFormer，成功跨越15.3億年進化史構建了通用的生成式細胞圖譜。

研究團隊將基因表達譜視為細胞語言，把12個物種的1.12億個單細胞數(shù)據(jù)輸入模型進行自監(jiān)督學習。該模型引入了蛋白嵌入和測序標記，以處理轉錄本計數(shù)的變化。盡管未輸入任何細胞類型或發(fā)育階段的注釋，模型的表征空間依然自然涌現(xiàn)出發(fā)育軌跡和系統(tǒng)發(fā)育關系等結構。實驗顯示，模型不僅在細胞類型分類上達到頂尖水平，還能對相距6.85億年進化的未見物種實現(xiàn)精準遷移分類。此外，它在人類疾病狀態(tài)識別中展示了零樣本推斷能力，同時還可作為虛擬實驗儀來模擬基因擾動。研究發(fā)表在 Science 上。

#AI驅動科學 #大模型技術 #單細胞轉錄組 #進化生物學 #跨物種比對

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“TranscriptFormer: A Generative Cell Atlas across 1.5 Billion Years of Evolution.” Science. www.science.org, https://www.science.org/doi/10.1126/science.aec8514. Accessed 11 May 2026

從運動放大到物理存儲：利用慣性磁滯效應實現(xiàn)700倍效率飆升

傳統(tǒng)軟體致動器長期受制于作用力弱、位移小和響應慢的固有缺陷。首爾國立大學的 Jeong-Yun Sun 和 Ho-Young Kim 以及 Seong-Yu Choi 和 Ji-Sung Park 等人組成的團隊，成功開發(fā)出一種基于彈磁不穩(wěn)定性的新型機械系統(tǒng)，在無需復雜電子元件的情況下，突破性地實現(xiàn)了軟體致動器的運動放大與機械記憶雙重功能。

? 彈磁不穩(wěn)定性（EsMI）能夠在相同的電輸入下實現(xiàn)階躍式和放大式振動。Credit: Nature Communications (2026).

研究團隊受自然界生物快速釋放能量機制的啟發(fā)，設計了由永磁體、彈性膜和電磁鐵構成的耦合彈磁振動系統(tǒng)（Coupled Elasto-Magnetic Vibration system，一種能將磁力與彈性力耦合以儲存并瞬間釋放能量的機械裝置）。通過精準平衡磁體間的強大吸引力與彈性膜被拉伸產(chǎn)生的恢復力，系統(tǒng)展現(xiàn)出特殊的彈磁不穩(wěn)定性（elasto-magnetic instability，即系統(tǒng)在受力平衡打破時發(fā)生瞬間大幅度狀態(tài)改變的物理現(xiàn)象）。當處于平衡臨界點時，微小的電輸入就能打破能量勢壘，將儲存的彈性勢能像彈弓一樣瞬間轉化為劇烈運動。實驗數(shù)據(jù)顯示，在相同電輸入下，該耦合系統(tǒng)的動能轉換比非耦合系統(tǒng)提高了三個數(shù)量級以上，能量轉換效率比最高達到700倍。此外，得益于系統(tǒng)巨大的運動慣性所引發(fā)的磁滯效應（hysteresis，物理系統(tǒng)狀態(tài)在外界輸入減弱后仍能延遲維持其原有強度的現(xiàn)象），即使主動減弱輸入電流，放大的運動狀態(tài)也能持續(xù)存在。研究人員利用這一非線性響應特性，無需借助任何電子電路便實現(xiàn)了機械記憶功能。當系統(tǒng)受到短暫的外界機械觸摸或磁力觸發(fā)時，會從微弱振動的待機狀態(tài)跨入持續(xù)放大振動的記憶狀態(tài)，該狀態(tài)包含了記憶隨時間自動衰減的易失性記憶（volatile memory）以及需要手動重置的非易失性記憶（non-volatile memory）。測試還表明，采用偽高斯波形等特殊凹形波形作為輸入信號時，其能量轉換效率比標準正弦波進一步提升了64.4倍。研究發(fā)表在 Nature Communications 上。

#其他 #機器人及其進展 #軟體致動器 #機械記憶 #彈磁不穩(wěn)定性

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Choi, Seong-Yu, et al. “Elasto-Magnetic Instabilities for Amplified Actuation and Mechanical Memory.” Nature Communications, vol. 17, no. 1, Jan. 2026, p. 1511. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-025-68225-y

像嬰兒一樣從頭看世界：賦予AI人類級別的視覺魯棒性

計算機視覺模型因過度依賴圖像紋理而缺乏魯棒性。Tim C. Kietzmann和Zejin Lu等（奧斯納布呂克大學和柏林自由大學）開發(fā)了借鑒人類視覺發(fā)育規(guī)律的新型訓練方案，成功促使模型基于形狀進行識別，大幅提升了系統(tǒng)抗干擾能力。

? a 圖為我們的訓練和分析流程示意圖，用于全面評估 DVD 模型與標準人工神經(jīng)網(wǎng)絡訓練方案的差異。b-d 圖展示了 DVD 模型所模擬的視覺三個方面（視覺敏銳度（b）、對比敏感度（c）、色覺敏感度（d））的發(fā)展軌跡，這些軌跡綜合了來自不同年齡段的大量心理物理學實驗數(shù)據(jù)。在我們的主要實驗中，我們用各年齡段不同空間頻率下的峰值敏感度來表示對比度。Credit: Lu et al.

研究團隊提出了一種被稱為發(fā)育視覺飲食（developmental visual diet，一種模擬人類視覺能力隨時間發(fā)展的深度神經(jīng)網(wǎng)絡預處理訓練方案）的新型訓練流程。研究人員回顧了大量心理物理學數(shù)據(jù)，在流程中模擬了人類從新生兒到25歲期間視覺敏銳度（visual acuity，辨別視覺細節(jié)的能力）、對比敏感度（contrast sensitivity，區(qū)分物體與背景亮度差異的能力）和色覺敏感度（chromatic sensitivity，感知顏色的能力）的連續(xù)發(fā)育軌跡。在訓練初期，模型僅接收較模糊且視覺質(zhì)量較差的輸入，隨后逐步過渡到高保真的清晰圖像。

在不同數(shù)據(jù)集和網(wǎng)絡架構上的測試表明，采用該方案訓練的模型在決策時顯著減少了對紋理特征的依賴，其形狀偏好得分最高可達百分之九十四，與人類百分之九十至百分之九十七的偏好范圍高度吻合。此外，該模型在抵御對抗性攻擊（adversarial attacks，通過在圖像中添加微小擾動來蓄意欺騙人工智能的攻擊方式）和圖像損壞時展現(xiàn)出極高的魯棒性，且能更有效地識別復雜場景中隱藏的抽象形狀。由于該方法僅是預處理步驟，它在不影響運算速度的前提下，在較小規(guī)模的數(shù)據(jù)和架構上即可發(fā)揮顯著效用。研究發(fā)表在 Nature Machine Intelligence 上。

#認知科學 #計算模型與人工智能模擬 #計算機視覺 #視覺發(fā)育 #魯棒性

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Lu, Zejin, et al. “Adopting a Human Developmental Visual Diet Yields Robust and Shape-Based AI Vision.” Nature Machine Intelligence, Apr. 2026, pp. 1–14. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s42256-026-01228-6

仿生智能人造肌肉實現(xiàn)人形機器人的感知與運動一體化

傳統(tǒng)機器人驅動和傳感功能分離，常需龐大復雜的外部傳感器。Yong-Lae Park、Jiyeon Cho及其團隊（首爾國立大學）受生物肌肉與肌腱復合體機制啟發(fā)，開發(fā)出一種集成了結構力學感知與形變驅動功能的智能人造肌肉，實現(xiàn)了運動傳出信號與感知傳入信號的同步處理。

? 生物肌肉與人工肌肉（左圖）的工作原理比較，以及配備人工肌肉的機械手（右圖）。Credit: Advanced Materials (2025).

研究團隊采用多材料設計，將各向同性液晶彈性體（isotropic liquid crystal elastomer，具有優(yōu)異的類橡膠彈性，用于模擬肌腱并被動感知張力）與向列相液晶彈性體（nematic liquid crystal elastomer，受熱后發(fā)生相變并產(chǎn)生主動收縮，模擬肌肉）串聯(lián)在一個致密結構中。研究者在兩種結構內(nèi)部嵌入了液態(tài)金屬通道，利用焦耳熱引發(fā)致動器收縮，同時通過電阻變化精確檢測內(nèi)部應力和長度。在模擬肌肉等長收縮的實驗中，系統(tǒng)在輸入功率為1.2瓦時產(chǎn)生了3.95牛頓的最大收縮力，并在百次循環(huán)測試中保持了低于0.07牛頓的力估算誤差，展示了極高穩(wěn)定性的內(nèi)感受（proprioception，生物體感知自身內(nèi)部相對位置和力學狀態(tài)的能力）特征。結合反向運作的拮抗肌排列結構，這種具備物理智能的執(zhí)行器在機器人手指和抓手中實現(xiàn)了高級閉環(huán)反饋控制，使其能夠平穩(wěn)抓取物體并自主區(qū)分目標的大小與剛度。研究發(fā)表在 Advanced Materials 上。

#其他 #機器人及其進展 #人造肌肉 #液晶彈性體 #物理智能

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Cho, Jiyeon, et al. “Bio-Inspired Artificial Muscle-Tendon Complex of Liquid Crystal Elastomer for Bidirectional Afferent-Efferent Signaling.” Advanced Materials, vol. 38, no. 2, 2026, p. e03094. Wiley Online Library, https://doi.org/10.1002/adma.202503094

超聲掃描體內(nèi)光源實現(xiàn)非侵入式深部神經(jīng)調(diào)控

如何實現(xiàn)深部組織非侵入式且可動態(tài)切換的光神經(jīng)調(diào)控？Shan Jiang、Guosong Hong等（斯坦福大學）開發(fā)了一種超聲掃描體內(nèi)光源系統(tǒng)。該研究通過結合血液循環(huán)中的發(fā)光納米顆粒與外部聚焦超聲，成功在動物全身范圍內(nèi)實現(xiàn)了高空間分辨率的動態(tài)光生成與精準的神經(jīng)調(diào)控。

研究團隊設計了力致發(fā)光納米換能器（mechanoluminescent nanotransducers，一種受機械力作用會發(fā)光的摻銪和鏑的鋁酸鍶顆粒），將其注射入小鼠靜脈。隨著血液循環(huán)，這些尺寸在30至110納米的顆粒遍布全身。隨后，研究人員使用聚焦超聲進行體外動態(tài)掃描。在5.7兆赫茲頻率下，因顆粒發(fā)光的閾值效應，局部光斑的空間分辨率達到0.18毫米，甚至小于聲波焦點本身。電生理實驗表明，只有在納米顆粒和超聲波共同作用下，才能精準激活轉基因小鼠特定腦區(qū)的光敏神經(jīng)元，連續(xù)刺激產(chǎn)生的溫度變化僅約0.6攝氏度，排除了單純聲波或熱效應引發(fā)神經(jīng)放電的干擾。研究人員還開發(fā)了超輕便攜頭架，成功使自由活動的小鼠因基底神經(jīng)節(jié)受刺激而產(chǎn)生定向旋轉行為。安全測試表明，納米顆粒在一周內(nèi)可通過排泄系統(tǒng)自然清除，未造成神經(jīng)炎癥或主要器官損傷。這一突破使得血液網(wǎng)絡化身為天然光纖，為探索復雜神經(jīng)回路提供了全新路徑。研究發(fā)表在 Nature Materials 上。

#神經(jīng)科學 #神經(jīng)調(diào)控 #光遺傳學 #聚焦超聲 #納米材料

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Jiang, Shan, et al. “An Ultrasound-Scanning in Vivo Light Source.” Nature Materials, Apr. 2026, pp. 1–10. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41563-026-02556-z

溫度響應自收縮生物電子纖維實現(xiàn)超穩(wěn)定神經(jīng)接口

植入式神經(jīng)電極易在體內(nèi)滑動而導致信號衰減。為此，東華大學、復旦大學與上海交通大學的Tao Zhou等研究人員，開發(fā)出溫度響應自收縮生物電子纖維，成功構建超穩(wěn)定神經(jīng)接口，實現(xiàn)長效神經(jīng)刺激與記錄。

為實現(xiàn)電極與組織的無縫貼合，團隊研發(fā)出由聚N-異丙基丙烯酰胺（Poly(N-isopropylacrylamide)，一種隨溫度升高發(fā)生疏水相變的高分子材料）、海藻酸鈉與聚吡咯修飾碳納米管組成的復合纖維。接觸37°C生理環(huán)境時，纖維在50秒內(nèi)自發(fā)收縮，緊密纏繞坐骨神經(jīng)，產(chǎn)生約3kPa微弱壓力，遠低損傷閾值。電化學測試顯示，纖維經(jīng)歷百次循環(huán)伏安法后，電荷存儲保留率達97%。動物實驗證實，在連續(xù)電刺激下其能維持極穩(wěn)定的肌肉激活效果，歷經(jīng)千次刺激并記錄復合神經(jīng)動作電位（Compound Nerve Action Potential，神經(jīng)受刺激時的整體電位變化）時，信號保留率達99.5%。研究發(fā)表在 Nature Communications 上。

#意識與腦機接口 #腦機接口 #神經(jīng)調(diào)控 #生物電子纖維 #溫度響應

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Zhou, Tao, et al. “Tissue-Adaptive Bioelectronic Fibers with Temperature-Induced Self-Tightening Enable Ultrastable Neural Interface.” Nature Communications, Apr. 2026. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-026-71689-1

摒棄固定步長：基于意圖的反推算法攻克流式強化學習難題

深度強化學習在無回放緩沖區(qū)的流式環(huán)境中極易崩潰，這種流式壁壘阻礙了模型進行實時在線學習。Arsalan Sharifnassab與Richard S. Sutton等（Openmind研究院和阿爾伯塔大學）提出意圖更新框架，成功在不依賴海量數(shù)據(jù)和算力的情況下實現(xiàn)了穩(wěn)定的流式強化學習。

傳統(tǒng)梯度學習固定參數(shù)移動步長，導致流式環(huán)境中每次更新幅度忽大忽小并引發(fā)學習崩潰。該團隊提出意圖更新（Intentional Updates，一種先確定期望的函數(shù)輸出變化量再反推所需步長的機制）框架。在價值學習中，算法設定預測誤差縮小固定比例；在策略學習中，算法利用優(yōu)勢函數(shù)（advantage function，用于衡量當前動作優(yōu)于平均行為程度的指標）控制動作選擇概率的適度改變。團隊還將核心思想與資格跡（eligibility traces，幫助獎勵信號向過去時間步傳播的機制）以及對角縮放技術相結合。數(shù)據(jù)表明，在連續(xù)控制任務中，新方法在無回放緩沖區(qū)且每次更新算力僅為現(xiàn)有標桿算法約一百四十分之一的條件下，取得了比肩的性能；在離散動作游戲中，算法無需針對特定任務調(diào)參即可達到同等水平。消融實驗證實，這種基于意圖的縮放方式從根本上降低了模型對外部穩(wěn)定技巧的依賴。

#其他 #計算模型與人工智能模擬 #意圖更新 #深度強化學習 #流式學習

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Sharifnassab, Arsalan, et al. “Intentional Updates for Streaming Reinforcement Learning.” arXiv:2604.19033, arXiv, 21 Apr. 2026. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2604.19033

整理｜ChatGPT

編輯｜丹雀、存源

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研究院在華山醫(yī)院、上海市精神衛(wèi)生中心分別設立了應用神經(jīng)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(jīng)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(tài)系統(tǒng)，項目遍布歐美、亞洲和大洋洲，包括、、、科研型臨床醫(yī)生獎勵計劃、、科普視頻媒體「大圓鏡」等。