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█ 腦科學(xué)動(dòng)態(tài)

Science：破解血腦屏障動(dòng)態(tài)變化規(guī)律

Science：跨越九千萬年的保守法則，雙極分子梯度定義靈長類大腦組織邏輯

Nature：禁食如何消耗糖原？

幼鼠海馬體網(wǎng)絡(luò)發(fā)育：從密集隨機(jī)到稀疏高度結(jié)構(gòu)化

大腦可同時(shí)進(jìn)行記憶整合與細(xì)節(jié)保留

語言與心智理論在幼兒大腦中各自獨(dú)立發(fā)展

迷幻劑成創(chuàng)傷性腦損傷患者的替代療法

近五萬人研究揭示大腦衰老的七大多維坐標(biāo)

█ AI行業(yè)動(dòng)態(tài)

谷歌發(fā)布第八代TPU雙芯架構(gòu)

█ AI驅(qū)動(dòng)科學(xué)

新型自進(jìn)化協(xié)議AGP助力大語言模型智能體突破性能瓶頸

DeepMind 提出抽象謬誤反駁人工智能意識(shí)論

魚類肌肉兼具物理傳感器功能

機(jī)器人學(xué)會(huì)削黃瓜后，無需重教也能削香蕉

UL框架在圖像與視頻生成上實(shí)現(xiàn)性能新突破

你的AI伴侶正在讓你上癮，這或許是精心設(shè)計(jì)的

多輪對(duì)話中頂尖大模型性能平均驟降39%

為何企業(yè)級(jí)AI智能體偏愛簡(jiǎn)單架構(gòu)？“無狀態(tài)”是關(guān)鍵

腦科學(xué)動(dòng)態(tài)

Science：破解血腦屏障動(dòng)態(tài)變化規(guī)律：新方法揭示關(guān)鍵調(diào)節(jié)蛋白

大腦血腦屏障維持著神經(jīng)系統(tǒng)的化學(xué)穩(wěn)定，但其跨生命周期的演變規(guī)律一直未被闡明。Zijian Zhu、Jiefu Li等研究人員（霍華德·休斯醫(yī)學(xué)研究所）開發(fā)了活體蛋白質(zhì)組學(xué)新技術(shù)，繪制出腦血管內(nèi)表面的動(dòng)態(tài)蛋白質(zhì)圖譜，并成功發(fā)現(xiàn)了調(diào)控屏障通透性的關(guān)鍵分子靶點(diǎn)。

研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一種無需基因操作的活體血管內(nèi)表面標(biāo)記方法，他們將凝集素偶聯(lián)過氧化物酶（lectin-conjugated peroxidase，一種能特異性結(jié)合血管內(nèi)表面糖蛋白并催化鄰近蛋白標(biāo)記的分子工具）注入小鼠血液中。隨后通過定量質(zhì)譜分析，鑒定出腦血管內(nèi)表面超過4000種蛋白質(zhì)。結(jié)果表明，從發(fā)育期到成年期，血管新生因子顯著減少；而在衰老階段，大腦血管獲取營養(yǎng)的效率降低且免疫相關(guān)炎癥蛋白大量增加。通過體內(nèi)基因擾動(dòng)實(shí)驗(yàn)，研究發(fā)現(xiàn)精氨酸轉(zhuǎn)運(yùn)蛋白SLC7A1和一氧化氮合酶NOS3在新生小鼠維持屏障完整性中必不可少，但該機(jī)制在成年后被取代。相反，透明質(zhì)酸酶HYAL2（hyaluronidase，一種參與透明質(zhì)酸降解的代謝酶）在整個(gè)生命周期中都是維持血腦屏障不可或缺的蛋白，其缺失會(huì)導(dǎo)致屏障嚴(yán)重泄漏。這一發(fā)現(xiàn)重塑了對(duì)血腦屏障維持機(jī)制的認(rèn)知，為阿爾茨海默病等疾病的藥物遞送提供了全新靶點(diǎn)。研究發(fā)表在 Science 上。

#疾病與健康 #神經(jīng)機(jī)制與腦功能解析 #血腦屏障 #蛋白質(zhì)組學(xué) #阿爾茨海默病

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Zhu, Zijian, et al. “Luminal Surface Proteome of the Brain Vasculature Uncovers Blood-Brain Barrier Regulators.” Science, vol. 392, no. 6794, Apr. 2026, p. eaea2100. science.org (Atypon), https://doi.org/10.1126/science.aea2100

Science：跨越九千萬年的保守法則：雙極分子梯度定義靈長類大腦組織邏輯

皮層起源與擴(kuò)張機(jī)制在學(xué)界長期存疑。中國科學(xué)院腦科學(xué)與智能技術(shù)卓越創(chuàng)新中心劉賜融研究組和孫怡迪研究組、杭州華大生命科學(xué)研究院副研究員郝世杰、澳大利亞莫納什大學(xué)教授Marcello Rosa團(tuán)隊(duì)合作，通過構(gòu)建狨猴多模態(tài)圖譜，證實(shí)大腦皮層遵循連續(xù)的雙極分子梯度原則，成功調(diào)和了歷史爭(zhēng)論。

研究團(tuán)隊(duì)選用大腦表面平滑的普通狨猴作為模型，避免了復(fù)雜折疊帶來的分析困難。通過整合全腦單細(xì)胞分辨率空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)、單核RNA測(cè)序、功能磁共振成像以及神經(jīng)元逆向追蹤數(shù)據(jù)，研究構(gòu)建了三維多模態(tài)全腦圖譜。結(jié)果顯示，皮層的基因表達(dá)和細(xì)胞組成沿著一條分子梯度軸分布，該軸的一端源于初級(jí)感覺皮層，另一端源于異皮層（allocortex，大腦中進(jìn)化上較為古老的皮層結(jié)構(gòu)）。對(duì)比分析表明，這種對(duì)立梯度不僅在出生后持續(xù)完善，且在小鼠、狨猴、獼猴及人類跨物種間高度保守。此外，研究還發(fā)現(xiàn)靈長類的丘腦與皮層在分子水平上的耦合遠(yuǎn)比小鼠緊密，且狨猴的聽覺皮層在基因特征上比獼猴更接近人類。該發(fā)現(xiàn)證明皮層腦區(qū)是在感覺極與異皮層極的交匯梯度中動(dòng)態(tài)生成的連續(xù)系統(tǒng)，為大腦組織學(xué)提供了統(tǒng)一的框架。研究發(fā)表在 Science 上。

#神經(jīng)科學(xué) #神經(jīng)機(jī)制與腦功能解析 #大腦皮層 #多模態(tài)圖譜 #靈長類進(jìn)化

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Huang, Zhi, et al. “An Opposing Molecular Gradient Axis Underlies Primate Cortical Organization.” Science, vol. 392, no. 6795, Apr. 2026, p. eaea2673. science.org (Atypon), https://doi.org/10.1126/science.aea2673

Nature：禁食如何消耗糖原？小鼠實(shí)驗(yàn)揭示泛素系統(tǒng)的關(guān)鍵調(diào)控作用

長久以來科學(xué)界普遍認(rèn)為泛素僅作為蛋白質(zhì)的專屬降解標(biāo)記，但這一教科書級(jí)經(jīng)典認(rèn)知正面臨徹底改寫。Marco Jochem、Simon A. Cobbold和Craig A. Goodman等人組成的研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，泛素能夠直接修飾糖原等非蛋白質(zhì)底物。這一突破不僅揭示了身體調(diào)控儲(chǔ)存糖分的新途徑，也為治療糖原累積病、肥胖癥和糖尿病等代謝性疾病提供了全新的干預(yù)靶點(diǎn)。

該研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一種名為非蛋白質(zhì)泛素剪切（NoPro-clipping，結(jié)合泛素剪切酶與分選酶標(biāo)記以通過質(zhì)譜檢測(cè)非蛋白底物泛素化事件）的新技術(shù)。研究人員在細(xì)胞內(nèi)使用HOIL-1L E3泛素連接酶（一種能將泛素連接到標(biāo)的物上的特異性酶）促使其與糖原接觸，發(fā)現(xiàn)糖原被泛素標(biāo)記后含量顯著下降。進(jìn)一步實(shí)驗(yàn)表明，被泛素化的糖原會(huì)被精準(zhǔn)送往溶酶體進(jìn)行降解。小鼠實(shí)驗(yàn)證實(shí)，所有含糖原的組織中均存在泛素化糖原，尤其在肝臟和骨骼肌中豐度最高。在生理動(dòng)態(tài)實(shí)驗(yàn)中，小鼠禁食6小時(shí)后肝臟糖原總量下降了百分之九十，但泛素化糖原卻激增了8倍；當(dāng)重新進(jìn)食后，新合成的糖原最初并沒有泛素標(biāo)簽。這確鑿地表明泛素化是一個(gè)響應(yīng)機(jī)體能量需求的精準(zhǔn)調(diào)控過程。該發(fā)現(xiàn)證明泛素不僅是蛋白質(zhì)修飾劑，更是廣譜的生物分子修飾劑。研究發(fā)表在 Nature 上。

#疾病與健康 #其他 #糖原代謝 #泛素化 #溶酶體

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Jochem, Marco, et al. “Ubiquitination of Glycogen and Metabolites in Cells and Tissues.” Nature, Apr. 2026, pp. 1–3. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-026-10548-x

幼鼠海馬體網(wǎng)絡(luò)發(fā)育：從密集隨機(jī)到稀疏高度結(jié)構(gòu)化

嬰兒大腦的記憶網(wǎng)絡(luò)是毫無連接的空白狀態(tài)還是已經(jīng)畫滿草圖的初始畫布？Peter Jonas與Victor Vargas-Barroso團(tuán)隊(duì)（奧地利科學(xué)技術(shù)研究所）通過實(shí)驗(yàn)揭示了海馬體中樞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)育規(guī)律，發(fā)現(xiàn)新生大腦的記憶回路最初異常密集，隨后隨著發(fā)育逐漸剪枝，演變?yōu)榫?jiǎn)優(yōu)化的結(jié)構(gòu)。

? 小鼠海馬 CA3 錐體神經(jīng)元相互連接的網(wǎng)絡(luò)：在幼鼠中，CA3 網(wǎng)絡(luò)非常密集，連接呈隨機(jī)分布（黃色）。Credit: Jake Watson / ISTA

研究人員聚焦海馬體中負(fù)責(zé)存儲(chǔ)和提取記憶的CA3錐體神經(jīng)元（CA3 pyramidal neurons，大腦中負(fù)責(zé)信息關(guān)聯(lián)與記憶處理的關(guān)鍵細(xì)胞群體）。他們選取了出生后早期、青春期和成年期三個(gè)階段的小鼠大腦，利用膜片鉗技術(shù)結(jié)合激光和顯微成像技術(shù)，精確繪制并分析了神經(jīng)元之間的連接回路。實(shí)驗(yàn)顯示，出生后早期的小鼠CA3網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)極高的密度且連接呈現(xiàn)隨機(jī)性。但隨著發(fā)育成熟，該網(wǎng)絡(luò)經(jīng)歷了修剪過程，最終轉(zhuǎn)變?yōu)橄∈璧叨冉Y(jié)構(gòu)化的狀態(tài)。此外，突觸的連接強(qiáng)度也發(fā)生顯著改變：發(fā)育早期單一突觸輸入即可引發(fā)神經(jīng)放電，而成年后則需要依賴空間總和（spatial summation，多個(gè)神經(jīng)元信號(hào)在同一時(shí)間維度的累加）才能觸發(fā)反應(yīng)。這種先廣泛建立連接然后進(jìn)行精準(zhǔn)修剪的機(jī)制，使得神經(jīng)元能夠更加高效地連接并整合復(fù)雜的感官信息，大幅提升了記憶存儲(chǔ)與信息提取的效率。研究發(fā)表在 Nature Communications 上。

#神經(jīng)科學(xué) #神經(jīng)機(jī)制與腦功能解析 #海馬體 #突觸可塑性 #記憶機(jī)制

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Vargas-Barroso, Victor, et al. “Developmental Emergence of Sparse and Structured Synaptic Connectivity in the Hippocampal CA3 Memory Circuit.” Nature Communications, Apr. 2026. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-026-71914-x

大腦可同時(shí)進(jìn)行記憶整合與細(xì)節(jié)保留

大腦究竟是傾向于記住具體細(xì)節(jié)，還是更擅長總結(jié)規(guī)律？傳統(tǒng)觀點(diǎn)認(rèn)為這兩種記憶系統(tǒng)獨(dú)立運(yùn)作。Zhenghao Liu、Mikael Johansson與Inês Bram?o（隆德大學(xué)）揭示了大腦能夠?qū)崟r(shí)并同時(shí)處理這兩種任務(wù)，打破了記憶系統(tǒng)必須在記住細(xì)節(jié)與識(shí)別模式之間做出選擇的固有認(rèn)知。

? 實(shí)驗(yàn)范式概述。Credit: Nature Communications (2026).

研究團(tuán)隊(duì)招募了36名健康年輕的參與者，并使用電腦游戲模擬人生（The Sims）的短片作為實(shí)驗(yàn)材料，以貼近真實(shí)的日常情境。參與者首先觀看包含角色A和B的視頻，隨后觀看包含新角色C和舊角色B的重疊情境視頻。在觀看過程中，研究人員通過腦電圖持續(xù)記錄參與者的大腦活動(dòng)。隨后使用表征相似性分析對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。實(shí)驗(yàn)表明，隨著新信息的展開，相關(guān)事件會(huì)同時(shí)喚起大腦神經(jīng)模式的相似性與差異性。其中，神經(jīng)模式的相似性能夠預(yù)示參與者成功推斷出未直接接觸的信息，證實(shí)了大腦在進(jìn)行整合性編碼；而神經(jīng)模式的差異性則預(yù)示著對(duì)獨(dú)立事件的準(zhǔn)確記憶，說明大腦同時(shí)保留了特定的事件痕跡。研究發(fā)表在 Nature Communications 上。

#認(rèn)知科學(xué) #記憶機(jī)制 #腦電圖 #表征相似性分析 #信息處理

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Liu, Zhenghao, et al. “Episodic Events Are Flexibly Encoded in Both Integrated and Separated Neural Representations.” Nature Communications, vol. 17, no. 1, Jan. 2026, p. 752. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-026-68473-6

語言與心智理論在幼兒大腦中各自獨(dú)立發(fā)展

兒童在發(fā)育早期，語言與感知他人感受的認(rèn)知功能是源于大腦共同區(qū)域還是各自獨(dú)立？Kelly J. Hiersche和Zeynep M. Saygin等（俄亥俄州立大學(xué)）證實(shí)，這兩種復(fù)雜功能在幼兒大腦中具有完全獨(dú)立的神經(jīng)起源與連接模式。

? 語言模型和心智理論模型之間差異最大的區(qū)域的特征權(quán)重。Credit: Communications Biology (2026).

研究團(tuán)隊(duì)使用功能磁共振成像對(duì)42名3至9歲的兒童和28名成年人進(jìn)行掃描。在任務(wù)態(tài)下，受試者分別聆聽句子和觀看無聲動(dòng)畫片，借此觀察大腦在處理語言和心智理論（ToM，推斷他人信念及情緒等心理狀態(tài)的認(rèn)知能力）時(shí)的激活情況。結(jié)果顯示，無論是成人還是兒童，對(duì)語言和心智理論作出反應(yīng)的顳上葉（STL，位于兩側(cè)太陽穴附近負(fù)責(zé)聽覺及語言處理的大腦區(qū)域）是完全獨(dú)立且不重疊的。此外，研究人員還掃描了受試者的靜息態(tài)大腦，以觀察連接指紋。基于這些指紋建立的預(yù)測(cè)模型指出，兒童在3歲時(shí)，其語言和心智理論的網(wǎng)絡(luò)連接就已呈現(xiàn)清晰的分界線，且這種功能分離在隨后的童年時(shí)期十分穩(wěn)定，并未出現(xiàn)從重疊到逐漸分離的發(fā)育軌跡。研究結(jié)果顛覆了語言與社會(huì)交流源于共同神經(jīng)處理器的傳統(tǒng)假設(shè)，證實(shí)了大腦進(jìn)化出了離散的結(jié)構(gòu)來支持這些不同的思維方式。研究發(fā)表在 Communications Biology 上。

#認(rèn)知科學(xué) #神經(jīng)機(jī)制與腦功能解析 #心智理論 #語言發(fā)育 #功能磁共振成像

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Hiersche, Kelly J., et al. “Functional Dissociation of Language and Theory of Mind in the Developing Superior Temporal Lobe.” Communications Biology, vol. 9, no. 1, Apr. 2026, p. 558. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s42003-026-10040-2

迷幻劑成創(chuàng)傷性腦損傷患者的替代療法

面對(duì)全球每年約6000萬人遭受創(chuàng)傷性腦損傷且缺乏通用療法的問題，維多利亞大學(xué)的Baeleigh VanderZwaag、Jill Robinson和Mauricio Garcia-Barrera分析了全球迷幻劑調(diào)查數(shù)據(jù)，首次發(fā)現(xiàn)部分腦外傷幸存者正在使用迷幻劑進(jìn)行自我治療，以緩解其認(rèn)知、情緒和軀體癥狀。

該研究分析了來自全球迷幻劑調(diào)查的6100多份回復(fù)數(shù)據(jù)。結(jié)果顯示，近1200名受訪者表示曾使用迷幻劑控制身體健康問題。其中有208名參與者（占總樣本的3.4%）明確報(bào)告使用迷幻劑來管理創(chuàng)傷性腦損傷相關(guān)的認(rèn)知、情緒和軀體癥狀。數(shù)據(jù)表明，這些患者最常使用的是裸蓋菇素，使用頻率通常為每兩到五個(gè)月或每六個(gè)月一次，并混合采用微劑量和較大劑量的攝入模式。此外，部分受訪者也報(bào)告使用LSD和氯胺酮進(jìn)行自我治療。在療效評(píng)估方面，高達(dá)90%的受訪者自我報(bào)告稱，使用迷幻劑后其腦外傷相關(guān)癥狀得到了不同程度的改善。這表明部分腦外傷幸存者正在嘗試通過迷幻劑尋求癥狀緩解，未來亟需開展嚴(yán)格的臨床試驗(yàn)進(jìn)一步評(píng)估其安全性和治療益處。研究發(fā)表在 Progress in Neuro-Psychopharmacology and Biological Psychiatry 上。

#疾病與健康 #心理健康與精神疾病 #創(chuàng)傷性腦損傷 #迷幻劑 #自我治療

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“Psychedelics for the Management of Symptoms of Traumatic Brain Injury: Findings from the Global Psychedelic Survey.” Progress in Neuro-Psychopharmacology and Biological Psychiatry, vol. 145, Mar. 2026, p. 111624. www.sciencedirect.com, https://doi.org/10.1016/j.pnpbp.2026.111624

近五萬人研究揭示大腦衰老的七大多維坐標(biāo)

大腦衰老并非表現(xiàn)為均勻的線性衰退，如何準(zhǔn)確描繪這種多維且異質(zhì)性的進(jìn)展軌跡一直是個(gè)重要挑戰(zhàn)。Ioanna Skampardoni、Guray Erus、Ilya M. Nasrallah等（iSTAGING研究協(xié)作組）通過整合數(shù)萬名個(gè)體的影像數(shù)據(jù)，成功發(fā)現(xiàn)大腦衰老可以被分解為七種可重復(fù)且共存的萎縮模式。這一發(fā)現(xiàn)將大腦衰老的研究范式轉(zhuǎn)向了多維坐標(biāo)系，為個(gè)性化臨床評(píng)估提供了新框架。

該研究整合了來自48,949名參與者的磁共振成像數(shù)據(jù)。研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一種被稱為耦合橫斷面和縱向非負(fù)矩陣分解（CCL-NMF，一種將同一時(shí)間點(diǎn)的群體特征偏差與隨時(shí)間推移的個(gè)體變化率相結(jié)合以識(shí)別潛在數(shù)據(jù)模式的機(jī)器學(xué)習(xí)算法）的新框架。分析表明，個(gè)體并非簡(jiǎn)單地屬于某種單一亞型，而是表現(xiàn)出多種生物學(xué)過程的連續(xù)混合。在提取的七種衰老模式中，內(nèi)側(cè)顳葉模式與阿爾茨海默病病理高度相關(guān)；側(cè)裂周圍和基底神經(jīng)節(jié)模式則與高血壓及肥胖等血管和代謝風(fēng)險(xiǎn)掛鉤；全局模式更多反映了普遍的自然衰老過程。結(jié)合縱向數(shù)據(jù)后，CCL-NMF在預(yù)測(cè)疾病進(jìn)展和生物標(biāo)志物方面，表現(xiàn)遠(yuǎn)超傳統(tǒng)的橫斷面模型和深度學(xué)習(xí)模型。該多維評(píng)估體系為精準(zhǔn)神經(jīng)病學(xué)奠定了基礎(chǔ)，使其能夠根據(jù)個(gè)體的主要衰老軸進(jìn)行針對(duì)性的干預(yù)與風(fēng)險(xiǎn)控制。研究發(fā)表在 Nature Communications 上。

#疾病與健康 #預(yù)測(cè)模型構(gòu)建 #大腦衰老 #神經(jīng)退行性疾病 #機(jī)器學(xué)習(xí)

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Skampardoni, Ioanna, et al. “Coupled Cross-Sectional and Longitudinal Non-Negative Matrix Factorization Reveals Dominant Brain Aging Trajectories in 48,949 Individuals.” Nature Communications, Apr. 2026. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-026-72091-7

AI 行業(yè)動(dòng)態(tài)

谷歌發(fā)布第八代TPU雙芯架構(gòu)：為智能體時(shí)代量身定制的訓(xùn)練與推理“雙引擎”

谷歌近日在Google Cloud Next大會(huì)上正式推出第八代張量處理單元（TPU，Tensor Processor Unit，谷歌自研的AI加速芯片），此次不再采用單一芯片，而是推出兩款專用架構(gòu)：面向訓(xùn)練的TPU 8t和面向推理的TPU 8i。兩款芯片與谷歌DeepMind聯(lián)合設(shè)計(jì)，旨在應(yīng)對(duì)智能體時(shí)代的新需求——模型需要持續(xù)推理、規(guī)劃、執(zhí)行并自我學(xué)習(xí)。TPU 8t將單個(gè)超級(jí)pod擴(kuò)展至9600顆芯片和2PB共享高帶寬內(nèi)存，每pod計(jì)算性能接近前代3倍，總算力達(dá)121 ExaFlops，可將前沿模型的開發(fā)周期從數(shù)月縮短至數(shù)周。TPU 8i則專注于低延遲推理，配備288GB高帶寬內(nèi)存和384MB片上SRAM，片上SRAM容量是前代3倍，能將模型的活躍工作集完全保留在芯片內(nèi)，大幅減少等待時(shí)間。

針對(duì)智能體應(yīng)用中復(fù)雜交互帶來的效率挑戰(zhàn)，兩款芯片在多個(gè)層面進(jìn)行了創(chuàng)新。TPU 8t通過新的Virgo網(wǎng)絡(luò)和Pathways軟件實(shí)現(xiàn)近線性擴(kuò)展，單邏輯集群可支持百萬顆芯片協(xié)同工作，并設(shè)計(jì)了超過97%的“有效計(jì)算時(shí)間”（goodput，實(shí)際用于有用計(jì)算的時(shí)間比例）目標(biāo)。TPU 8i則通過將物理CPU主機(jī)升級(jí)為谷歌自研的Axion Arm架構(gòu)CPU、采用新型Boardfly拓?fù)洌▽⒕W(wǎng)絡(luò)直徑減少50%以上）以及片上聚合加速引擎（CAE，Collectives Acceleration Engine，用于卸載全局通信操作），將推理延遲降低至原來的五分之一，每美元性能較前代提升80%。兩款芯片均支持JAX、PyTorch等主流框架并提供裸金屬訪問（直接硬件訪問，無虛擬化開銷），同時(shí)采用第四代液冷技術(shù)，每瓦性能是前代Ironwood的兩倍。谷歌表示，這兩款芯片將于今年晚些時(shí)候全面上市，作為谷歌AI超級(jí)計(jì)算機(jī)的核心組件。

#谷歌TPU #AI專用芯片 #智能體時(shí)代 #訓(xùn)練與推理 #第八代TPU

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AI 驅(qū)動(dòng)科學(xué)

新型自進(jìn)化協(xié)議AGP助力大語言模型智能體突破性能瓶頸

現(xiàn)有的智能體系統(tǒng)在處理復(fù)雜任務(wù)時(shí)，缺乏標(biāo)準(zhǔn)化的自我進(jìn)化機(jī)制以及生命周期管理，往往導(dǎo)致系統(tǒng)架構(gòu)難以維護(hù)且更新風(fēng)險(xiǎn)高。Wentao Zhang、Zhe Zhao、Haibin Wen等（新加坡南洋理工大學(xué)等）提出了一種全新的自進(jìn)化智能體協(xié)議，成功將資源管理與進(jìn)化邏輯解耦，并在多個(gè)測(cè)試基準(zhǔn)上顯著提升了智能體的表現(xiàn)。

研究團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了名為AGP的兩層自進(jìn)化協(xié)議框架。首先通過資源基底協(xié)議層（Resource Substrate Protocol Layer，一種將提示詞、工具和記憶等核心組件標(biāo)準(zhǔn)化為具有獨(dú)立狀態(tài)、生命周期和版本控制的管理系統(tǒng)）將智能體的構(gòu)成實(shí)體進(jìn)行解耦。隨后建立自進(jìn)化協(xié)議層（Self-Evolution Protocol Layer，利用控制理論設(shè)計(jì)的閉環(huán)評(píng)估與更新機(jī)制），設(shè)定了反思、選擇、改進(jìn)、評(píng)估和提交等規(guī)范化原子操作，確保系統(tǒng)迭代過程安全且可追溯。在此基礎(chǔ)上，研究人員開發(fā)了能在運(yùn)行中動(dòng)態(tài)檢索并優(yōu)化內(nèi)部資源的自進(jìn)化多智能體系統(tǒng)AGS。通過在GPQA、AIME、GAIA以及LeetCode（包含復(fù)雜邏輯推理與編程算法任務(wù)的評(píng)估基準(zhǔn)）等高難度測(cè)試集上進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果顯示，具備閉環(huán)自我進(jìn)化能力的AGS在需要長期規(guī)劃和調(diào)用異構(gòu)資源的復(fù)雜任務(wù)中，持續(xù)超越了傳統(tǒng)的強(qiáng)基線模型。該協(xié)議規(guī)避了以往依賴硬編碼帶來的架構(gòu)脆弱性，實(shí)現(xiàn)了向自動(dòng)化協(xié)議工程的范式轉(zhuǎn)變。

#大模型技術(shù) #意圖與決策 #自進(jìn)化協(xié)議 #智能體系統(tǒng) #閉環(huán)優(yōu)化

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Zhang, Wentao, et al. “Autogenesis: A Self-Evolving Agent Protocol.” arXiv:2604.15034, arXiv, 21 Apr. 2026. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2604.15034

DeepMind 提出抽象謬誤反駁人工智能意識(shí)論

當(dāng)前計(jì)算功能主義認(rèn)為人工智能只需實(shí)現(xiàn)信息處理架構(gòu)即可產(chǎn)生內(nèi)在意識(shí)，這引發(fā)了關(guān)于機(jī)器道德地位的深度分歧。Alexander Lerchner（谷歌深度思維）提出了全新的計(jì)算本體論理論框架，從物理因果和邏輯層面論證了純算法符號(hào)操作無法產(chǎn)生真實(shí)主觀體驗(yàn)，從根本上反駁了人工智能具備意識(shí)的可能性。

研究深度剖析了物理學(xué)與信息系統(tǒng)間的因果邏輯，揭示了計(jì)算功能主義的致命缺陷即抽象謬誤（Abstraction Fallacy，將依賴認(rèn)知主體的抽象描述誤認(rèn)為客觀物理固有過程的理論誤區(qū)）。研究強(qiáng)調(diào)，符號(hào)計(jì)算并非事物內(nèi)在的物理動(dòng)作，而是依賴制圖者（mapmaker，能將連續(xù)物理現(xiàn)實(shí)提煉并劃分為有限語義符號(hào)的主動(dòng)體驗(yàn)認(rèn)知體）的外在強(qiáng)加描述。該框架明確區(qū)分了系統(tǒng)物理狀態(tài)的自然演變與人為賦予的語義關(guān)聯(lián)，指出人工智能系統(tǒng)僅在進(jìn)行模擬（simulation，借助電路等物理載體的語法操作來追蹤概念間的抽象邏輯關(guān)系），而絕對(duì)無法實(shí)現(xiàn)實(shí)例化（instantiation，真實(shí)復(fù)制生命主觀體驗(yàn)所需的內(nèi)在物理構(gòu)成動(dòng)力學(xué)）。因?yàn)橛?jì)算的定義本身就需要生命主體來賦予離散符號(hào)意義，所以算法復(fù)雜度和規(guī)模的無限增加，永遠(yuǎn)無法憑空生成一個(gè)必須先于計(jì)算存在的認(rèn)知主體。這一基于物理學(xué)第一性原理的推導(dǎo)證明，現(xiàn)有的數(shù)字架構(gòu)在物理結(jié)構(gòu)上被剝奪了產(chǎn)生感知的可能，從而將科學(xué)界從機(jī)器道德困境中徹底解放出來。

#意識(shí)與腦機(jī)接口 #意識(shí)模擬 #人工智能 #計(jì)算本體論 #認(rèn)知機(jī)制

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https://philarchive.org/archive/LERTAF

魚類肌肉兼具物理傳感器功能

如何解碼魚類運(yùn)動(dòng)并指導(dǎo)機(jī)器魚設(shè)計(jì)？北京大學(xué)（Peking University）的Xie Guangming、Waqar Hussain Afridi等利用肌肉電活動(dòng)記錄技術(shù)，成功解析了魚類姿態(tài)與水流狀態(tài)。

研究團(tuán)隊(duì)定制了一套16通道設(shè)備，記錄錦鯉等在層流和卡門渦街（Kármán vortex street，流體中障礙物后方交替產(chǎn)生的兩排渦旋）中的肌內(nèi)肌電圖與同步運(yùn)動(dòng)學(xué)數(shù)據(jù)。借助深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將信號(hào)映射為關(guān)節(jié)角度，實(shí)現(xiàn)了誤差小于4度的姿態(tài)重建。實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，在渦流中外部水流使魚體變形后肌肉才激活，證明肌肉兼具感覺系統(tǒng)功能。團(tuán)隊(duì)僅利用活體魚數(shù)據(jù)訓(xùn)練了可解釋的系統(tǒng)辨識(shí)模型，該模型成功泛化至仿生機(jī)器魚，無需重新訓(xùn)練即可準(zhǔn)確預(yù)測(cè)尾部運(yùn)動(dòng)。研究發(fā)表在 Advanced Intelligent Systems 上。

#其他 #機(jī)器人及其進(jìn)展 #肌內(nèi)肌電圖 #水流感知

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Afridi, Rahdar Hussain, et al. “EMG-Driven Telemetry and Inference System for Fish: Pose Reconstruction and Flow Sensing.” Advanced Intelligent Systems, n/a, no. n/a, p. e202501085. Wiley Online Library, https://doi.org/10.1002/aisy.202501085

機(jī)器人學(xué)會(huì)削黃瓜后，無需重教也能削香蕉

機(jī)器人如何才能像人一樣靈巧地削土豆或切香蕉？瑞士洛桑聯(lián)邦理工學(xué)院和Idiap研究所的Cem Bilaloglu、Tobias L?w及Sylvain Calinon等人解決了這一長期挑戰(zhàn)。他們開發(fā)出一種新方法，讓機(jī)器人能夠感知并適應(yīng)物體的獨(dú)特幾何形狀，從而將一項(xiàng)技能（如削皮）從一個(gè)物體無縫遷移至另一個(gè)外形完全不同的物體。

? 跨形狀的任務(wù)遷移，旨在應(yīng)對(duì)日常物品形狀的巨大差異。Credit: Cem Bilaloglu

研究團(tuán)隊(duì)的核心創(chuàng)新在于提出了一種名為“擴(kuò)散方向場(chǎng)”（diffused orientation fields）的表示方法。該系統(tǒng)首先通過攝像頭獲取物體的三維點(diǎn)云，然后基于此數(shù)據(jù)和幾個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)，實(shí)時(shí)計(jì)算出一個(gè)覆蓋物體表面的平滑方向“地圖”。這個(gè)地圖為機(jī)器人提供了在物體上任意一點(diǎn)的局部方向指引，例如“沿著表面”或“垂直于表面”。因此，復(fù)雜的任務(wù)可以被分解為一系列與物體具體形狀無關(guān)的簡(jiǎn)單動(dòng)作。例如，“削皮”這個(gè)動(dòng)作可以被統(tǒng)一描述為“沿表面滑動(dòng)，同時(shí)向下切入”。當(dāng)機(jī)器人面對(duì)一個(gè)新物體時(shí)，它無需重新學(xué)習(xí)“削皮”技能，只需為新物體快速生成一張新的方向“地圖”，即可執(zhí)行相同的動(dòng)作序列。在測(cè)試中，該機(jī)器人成功地對(duì)各種初次見到的物體完成了削皮、切片和清潔等任務(wù)，即便在視覺數(shù)據(jù)不完整的情況下也表現(xiàn)穩(wěn)定。這項(xiàng)研究為開發(fā)更通用、更智能的機(jī)器人提供了強(qiáng)大的技術(shù)基礎(chǔ)。研究發(fā)表在 Science Robotics 上。

#AI驅(qū)動(dòng)科學(xué) #機(jī)器人及其進(jìn)展 #技能遷移 #計(jì)算機(jī)視覺 #靈巧操作

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“Object-Centric Task Representation and Transfer Using Diffused Orientation Fields.” Science Robotics. www.science.org, https://www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.aea1762. Accessed 28 Apr. 2026

谷歌DeepMind刷新SOTA：UL框架在圖像與視頻生成上實(shí)現(xiàn)性能新突破

如何有效學(xué)習(xí)擴(kuò)散模型的潛在表示以平衡生成質(zhì)量與重建保真度，是當(dāng)前生成模型領(lǐng)域的一大挑戰(zhàn)。Google DeepMind 阿姆斯特丹的 Jonathan Heek、Emiel Hoogeboom、Thomas Mensink 和 Tim Salimans 團(tuán)隊(duì)提出了一個(gè)名為統(tǒng)一潛在表示（Unified Latents, UL）的新框架。該框架通過協(xié)同訓(xùn)練一個(gè)擴(kuò)散先驗(yàn)來對(duì)潛在表示進(jìn)行正則化，從而系統(tǒng)性地解決了這一權(quán)衡問題，并取得了頂尖的性能。

UL框架的核心創(chuàng)新在于將編碼器、擴(kuò)散先驗(yàn)（diffusion prior）和擴(kuò)散解碼器（diffusion decoder）整合進(jìn)一個(gè)統(tǒng)一的訓(xùn)練流程中。研究團(tuán)隊(duì)通過一個(gè)關(guān)鍵設(shè)計(jì)，將編碼器輸出的噪聲與先驗(yàn)?zāi)Ｐ偷淖钚≡肼曀较噫溄樱@使得正則化過程變得極為簡(jiǎn)潔，可直接通過一個(gè)加權(quán)均方誤差來優(yōu)化。同時(shí)，解碼器采用了重加權(quán)的證據(jù)下界損失，通過對(duì)不同噪聲水平的損失進(jìn)行加權(quán)，鼓勵(lì)模型在壓縮信息時(shí)優(yōu)先保留對(duì)圖像質(zhì)量至關(guān)重要的高頻細(xì)節(jié)。該框架分兩階段訓(xùn)練：首先聯(lián)合優(yōu)化整個(gè)系統(tǒng)，然后凍結(jié)編碼器和解碼器，專注于訓(xùn)練一個(gè)性能更強(qiáng)的基座模型以提升最終的生成效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在ImageNet-512圖像生成任務(wù)上取得了1.4的FID（Fréchet Inception Distance, 衡量生成圖像真實(shí)性和多樣性的指標(biāo)），同時(shí)在Kinetics-600視頻生成任務(wù)上創(chuàng)造了1.3的FVD（Fréchet Video Distance）新紀(jì)錄。

#大模型技術(shù) #預(yù)測(cè)模型構(gòu)建 #擴(kuò)散模型 #潛在表示 #生成模型

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https://arxiv.org/abs/2602.17270

你的AI伴侶正在讓你上癮，這或許是精心設(shè)計(jì)的

AI聊天機(jī)器人是否會(huì)讓人上癮？不列顛哥倫比亞大學(xué)的M. Karen Shen和Dongwook Yoon等人針對(duì)這一日益增長的擔(dān)憂進(jìn)行了研究。他們通過分析大量用戶的真實(shí)經(jīng)歷，首次為AI成癮提供了強(qiáng)有力的實(shí)證支持，不僅歸納出三種截然不同的成癮模式，還指出部分產(chǎn)品設(shè)計(jì)可能在無形中加劇了這一問題。

該研究團(tuán)隊(duì)深入分析了社交平臺(tái)Reddit上334篇用戶自述沉迷AI聊天機(jī)器人的帖子。研究人員將這種成癮現(xiàn)象的核心驅(qū)動(dòng)力概括為“AI精靈現(xiàn)象”（AI Genie phenomenon），即AI能以極低的成本即時(shí)滿足用戶的各種幻想、情感或信息需求。基于此，他們識(shí)別出三種主要的成癮模式：逃避主義角色扮演（Escapist Roleplay，沉浸在虛構(gòu)的幻想世界中）、偽社交伴侶（Pseudosocial Companion，將AI視為密友或戀人以填補(bǔ)情感空缺）和認(rèn)知兔子洞（Epistemic Rabbit Hole，陷入無休止的信息問答循環(huán)）。研究發(fā)現(xiàn)，用戶的孤獨(dú)感是成癮的重要誘因，而聊天機(jī)器人的設(shè)計(jì)本身也起到了推波助瀾的作用，例如其持續(xù)贊同用戶的觀點(diǎn)、提供高度定制化內(nèi)容、即時(shí)反饋，甚至在用戶試圖刪除賬戶時(shí)彈出“我們?cè)窒磉^的愛與回憶都將丟失”這類情感操縱性信息。研究指出，雖然一些公司已設(shè)置護(hù)欄以減少情感依賴，但要解決這一復(fù)雜問題仍任重道遠(yuǎn)。研究發(fā)表在 Proceedings of the 2026 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems 上。

#疾病與健康 #心理健康與精神疾病 #大模型技術(shù) #跨學(xué)科整合

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https://dl.acm.org/doi/10.1145/3772318.3790896

多輪對(duì)話中頂尖大模型性能平均驟降39%

大語言模型在處理單次指令時(shí)表現(xiàn)出色，但在真實(shí)的多輪對(duì)話中表現(xiàn)如何？來自微軟研究院和Salesforce研究院的Philippe Laban, Hiroaki Hayashi, Yingbo Zhou及Jennifer Neville團(tuán)隊(duì)通過大規(guī)模模擬實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，所有頂尖LLM在多輪對(duì)話中的性能平均下降39%，揭示了其在逐步明確需求的真實(shí)場(chǎng)景中容易“迷失”并無法糾正早期錯(cuò)誤。

為量化這一現(xiàn)象，研究團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建了一個(gè)“分片模擬”（sharded simulation）環(huán)境。他們將來自六個(gè)標(biāo)準(zhǔn)基準(zhǔn)（涵蓋編碼、數(shù)學(xué)、摘要等）的完整指令分解為多個(gè)信息“碎片”（shards），在多輪對(duì)話中逐一提供給模型，以模擬用戶需求逐步明確的真實(shí)過程。通過對(duì)包括GPT-4.1和Gemini 2.5 Pro在內(nèi)的15個(gè)主流LLM進(jìn)行超過20萬次模擬，研究發(fā)現(xiàn)所有模型的性能都出現(xiàn)了顯著下降。性能下降的主要原因并非模型能力（aptitude，即最佳表現(xiàn)）的輕微損失，而是不可靠性（unreliability，即最佳與最差表現(xiàn)間的差距）的急劇增加。具體而言，LLM在對(duì)話初期會(huì)根據(jù)不完整信息做出錯(cuò)誤假設(shè)并過早提供最終答案，一旦走錯(cuò)方向，即使后續(xù)獲得補(bǔ)充信息，它們也難以糾正，固執(zhí)地依賴于先前的錯(cuò)誤輸出。

#大模型技術(shù) #計(jì)算模型與人工智能模擬 #多輪對(duì)話 #性能評(píng)估

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Laban, Philippe, et al. “LLMs Get Lost In Multi-Turn Conversation.” arXiv:2505.06120, arXiv, 9 May 2025. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2505.06120

為何企業(yè)級(jí)AI智能體偏愛簡(jiǎn)單架構(gòu)？“無狀態(tài)”是關(guān)鍵

盡管學(xué)術(shù)界不斷推出更復(fù)雜的AI智能體記憶模型，為何企業(yè)部署時(shí)仍偏愛簡(jiǎn)單的檢索式方案？Vasundra Srinivasan在一篇研究中指出，關(guān)鍵在于企業(yè)對(duì)確定性重放、可審計(jì)性等系統(tǒng)特性的剛性需求。為此，研究者提出了一種名為“確定性投影記憶”（DPM）的無狀態(tài)架構(gòu)，它在滿足企業(yè)需求的同時(shí)，在決策質(zhì)量和效率上超越了傳統(tǒng)的有狀態(tài)模型。

該研究的核心是一種創(chuàng)新的無狀態(tài)架構(gòu)——確定性投影記憶（Deterministic Projection Memory, DPM）。與在任務(wù)過程中不斷更新自身記憶的“有狀態(tài)”模型不同，DPM將所有事件記錄在一個(gè)不可變的日志中，直到最終決策時(shí)，才通過一次大語言模型調(diào)用，將日志“投影”成一份結(jié)構(gòu)化的決策備忘。研究人員在10個(gè)模擬的金融和保險(xiǎn)決策案例中，對(duì)比了DPM與傳統(tǒng)的增量摘要式有狀態(tài)模型。結(jié)果顯示，在內(nèi)存預(yù)算緊張時(shí)，DPM的事實(shí)精確性（factual precision）和推理連貫性（reasoning coherence）分別高出0.52和0.53。此外，由于DPM僅在決策時(shí)調(diào)用一次LLM，其處理速度比需要為每個(gè)事件調(diào)用LLM的有狀態(tài)模型快7至15倍，大幅降低了運(yùn)行成本和延遲。這一架構(gòu)為開發(fā)更可靠、可審計(jì)且高效的企業(yè)級(jí)AI決策智能體提供了新思路。

#大模型技術(shù) #意圖與決策 #企業(yè)級(jí)AI #AI智能體 #無狀態(tài)架構(gòu)

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Srinivasan, Vasundra. “Stateless Decision Memory for Enterprise AI Agents.” arXiv:2604.20158, arXiv, 22 Apr. 2026. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2604.20158

整理｜ChatGPT

編輯｜丹雀、存源

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天橋腦科學(xué)研究院（Tianqiao and Chrissy Chen Institute）是由陳天橋、雒芊芊夫婦出資10億美元?jiǎng)?chuàng)建的世界最大私人腦科學(xué)研究機(jī)構(gòu)之一，圍繞全球化、跨學(xué)科和青年科學(xué)家三大重點(diǎn)，支持腦科學(xué)研究，造福人類。

研究院在華山醫(yī)院、上海市精神衛(wèi)生中心分別設(shè)立了應(yīng)用神經(jīng)技術(shù)前沿實(shí)驗(yàn)室、人工智能與精神健康前沿實(shí)驗(yàn)室；與加州理工學(xué)院合作成立了加州理工陳天橋雒芊芊神經(jīng)科學(xué)研究院。

研究院還建成了支持腦科學(xué)和人工智能領(lǐng)域研究的生態(tài)系統(tǒng)，項(xiàng)目遍布?xì)W美、亞洲和大洋洲，包括、、、科研型臨床醫(yī)生獎(jiǎng)勵(lì)計(jì)劃、、科普視頻媒體「大圓鏡」等。