追問daily | 每天一杯果汁可降低抑郁水平；心理健康AI盲目迎合用戶加劇認知扭曲

█ 腦科學動態

Nature：人類造血干細胞具備炎癥記憶，可將炎癥壓力遺傳給后代免疫細胞

Nature：全球首個人類胚胎早期器官發生時空圖譜繪制成功

AI模型通過260余種因素預測大腦年齡

實驗室培育腦脊髓連接模型，挑戰成熟神經不可再生傳統認知

每日一杯果汁在四周內降低抑郁評分

神經發生時間微調決定物種間大腦結構差異

人工智能繪制大腦排毒全景圖，揭示深睡流速雙軌制

█ AI行業動態

Claude Code推出“自愈”功能，終結開發者六大痛點

GPT-5.5以92.4%正確率擊穿頂級網絡安全基準

用戶付費后GPT-5.5靜默降級，OpenAI官方文檔承認切換機制

█ AI驅動科學

Nature：超越AlphaFold，開源模型ESMFold2預測11億蛋白質結構

AI真的有意識嗎？科學家呼吁厘清信息處理與主觀體驗的邊界

受犰狳啟發的新型軟體機器人外殼實現剛柔瞬時切換

海膽型二十足機器人基于動態各向同性原理提升運動適應力

深度線性網絡揭示為何語言在世代相傳中更易于學習

新型雙層光學器件利用濕度解鎖加密信息并實現可逆數據存儲

PAVAS模型通過三維重建與質量估算重塑聲學模擬

心理健康AI盲目迎合用戶加劇認知扭曲

AI與物理模擬融合將高級腦部磁共振掃描時間縮短達90%

腦科學動態

Nature：人類造血干細胞具備炎癥記憶，可將炎癥壓力遺傳給后代免疫細胞

長期炎癥如何影響人類造血干細胞的維持？Andy G. X. Zeng、Murtaza S. Nagree和Stephanie Z. Xie等（多倫多大學）通過構建人源化小鼠異種移植模型，發現了一類具有持久炎癥記憶的造血干細胞亞群并證實其會向后代免疫細胞傳遞促炎特征。

該研究利用脂多糖（LPS）和腫瘤壞死因子（TNF）對人源化小鼠進行重復刺激以模擬體內炎癥。在經歷10周的恢復期后，利用單細胞多組學手段，研究團隊在人類造血干細胞（HSC）中鑒定出一類特殊的「炎癥記憶造血干細胞」（HSC-iM）。數據顯示，經歷重復炎癥刺激后，即使經過長期恢復，重建的造血干細胞比例依然顯著降低。該亞群表現出深度的靜息狀態和受抑的造血輸出。進一步的臨床數據分析顯示，HSC-iM程序在新冠康復和衰老等多種生理狀態下均顯著富集。令人關注的是，這種促炎轉錄程序會傳遞給后代免疫細胞，且該特征在人群外周血中的富集與全因死亡率風險評分升高顯著相關。研究發表在 Nature 上。

#疾病與健康 #健康管理與壽命延長 #造血干細胞 #炎癥記憶 #克隆性造血

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Zeng, Andy G. X., et al. “Human Haematopoietic Stem Cells Remember Inflammatory Stress.” Nature, May 2026, pp. 1–10. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-026-10522-7

Nature：全球首個人類胚胎早期器官發生時空圖譜繪制成功

胚胎原腸胚形成后如何分化出復雜的器官系統？浙江大學醫學院黃荷鳳院士團隊聯合華大科研團隊及復旦大學成功繪制出全球首個人類胚胎器官發生時空轉錄組圖譜。

研究人員利用時空組學技術 Stereo-seq（Stereo-seq，一種能在保留細胞空間位置的前提下測量納米級基因表達的技術）以及單細胞核測序，對13個人類胚胎的77個矢狀切片進行了深度解析。該研究成功繪制了包含50個器官、198個精細亞結構的發育圖譜。在心臟發育中，研究團隊不僅精確定位了竇房結的微環境，還首次鑒定出調控人類心臟自主節律的新關鍵基因 KIAA1324L 與 RORA，證實抑制其表達會導致心率降低。在大腦發育中，研究發現抑制性神經元在受精后4周即已出現，并證實關鍵基因 HMGA2 具有維持放射狀膠質細胞干性的開關作用。此外，該研究系統投射了1740個已知致病基因，清晰展示了先天性白內障和智力障礙等11種主要先天疾病對應的易感器官與發育時期。研究發表在 Nature 上。

#疾病與健康 #神經機制與腦功能解析 #時空組學 #人類胚胎發育 #器官發生

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Pan, Jiexue, et al. “Spatiotemporal Transcriptome Atlas of Human Embryos after Gastrulation.” Nature, May 2026, pp. 1–11. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-026-10545-0

AI模型通過260余種因素預測大腦年齡

大腦衰老受多種終身因素共同影響，但此前缺乏整體評估手段。Mostafa Mahdipour和Sarah Genon（德國于利希研究中心）利用包含兩百六十多個變量的個人暴露組成功預測了大腦衰老速度。

為了量化大腦健康，研究人員首先基于磁共振成像數據計算腦齡差（Brain Age Gap，縮寫為BAG，指預測腦齡與實際年齡之差，用于評估大腦灰質衰老程度）。隨后，團隊使用隨機森林等機器學習算法，分析了3706名參與者的261種暴露組變量。結果顯示，該預測模型具有顯著的統計學意義（r=0.23，p=0.002）。分析表明，心血管和代謝健康指標（如血壓、糖尿病、骨密度和臀圍等），以及吸煙、飲酒和營養等生活方式因素對預測結果貢獻最大。此外，這些風險因素的暴露階段與持續時間至關重要，長期處于高血壓或吸煙狀態與大腦結構發育不良密切相關。此研究強調了及早干預心血管健康對延緩大腦衰老的重要價值。研究發表在 Nature Communications 上。

#疾病與健康 #預測模型構建 #大腦衰老 #暴露組

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Mahdipour, Mostafa, et al. “Exposome-Wide Patterns Predict Brain Health in Aging.” Nature Communications, vol. 17, no. 1, Apr. 2026, p. 3409. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-026-71271-9

實驗室培育腦脊髓連接模型，挑戰成熟神經不可再生傳統認知

中樞神經系統損傷后的神經纖維再生一直是一大醫學難題。George M. Gibbons和András Lakatos等人在內組成的劍橋大學（University of Cambridge）研究團隊，利用干細胞培育出微縮版人腦和脊髓連接系統，成功證實了以往被認為不可逆的神經連接損傷實際上具有逆轉的可能。

? 實驗室中制造的微縮版人腦和脊髓連接系統。Credit：Dr András Lakatos

研究團隊構建了人類皮質脊髓連接類器官模型，將空間分離的大腦和脊髓類器官共同培養，使大腦神經元長出軸突跨越間隙與脊髓連接，形成可控制肌肉收縮的功能回路。實驗顯示，在體外培養的大約前150天內，受損軸突具有再生能力，但此后再生能力因神經元成熟而急劇下降。通過單細胞轉錄組測序分析，研究人員發現了一個在神經元成熟時限制軸突生長的關鍵轉錄基因網絡。通過篩選藥物數據庫，團隊發現原本用于治療月經失調的激素類藥物炔諾酮（lynestrenol）能夠作用于該基因網絡，阻斷限制再生的基因表達，從而顯著促進了受損人類神經元的軸突再生。該發現打破了成熟神經無法再生的傳統認知，為脊髓損傷及運動神經元病治療提供了新方向。研究發表在 Cell Reports 上。

#疾病與健康 #神經機制與腦功能解析 #類器官 #神經再生 #脊髓損傷

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Gibbons, George M., et al. “A Human Corticospinal Organoid-Slice Connectoid Model Informs Enhancer Strategies for Post-Injury Axon Regrowth.” Cell Reports, vol. 45, no. 6, June 2026. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.celrep.2026.117399

每日一杯果汁在四周內降低抑郁評分

如何通過簡單且經濟的飲食改變提升心理健康？Courtney Neal和Oliver M Shannon等研究人員（紐卡斯爾大學和利物浦大學）開展的一項臨床試驗表明，每日飲用一杯純果汁或冰沙，在幫助人們達到日常果蔬攝入標準的同時，還能在四周內有效降低抑郁評分。

這項研究開展了一項為期四周的平行隨機對照試驗，招募了42名日常果蔬攝入量較低的健康成年人。參與者被隨機分為對照組、整瓣果蔬組，以及整瓣果蔬加每日一杯純果汁或冰沙組。為了消除購買障礙，干預組獲得了每周資金支持和教育手冊。研究人員使用專業問卷評估其情緒變化。結果顯示，與對照組相比，加入果汁和冰沙的組在抑郁指標上的得分平均降低了2.52分（總分27分），差異具有統計學意義。同時，盡管人們常擔憂果汁的糖分，但干預期間參與者的代謝健康指標未受不良影響。此外，兩個干預組的膳食纖維攝入量均每日提升了8至10克，表明飲用果汁未阻礙其他纖維果蔬的攝入。研究表明，每日飲用果汁是一個可行的健康補充方案，并對促進心理健康具有積極作用。研究發表在 British Journal of Nutrition 上。

#疾病與健康 #心理健康與精神疾病 #飲食健康 #營養學 #臨床試驗

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Neal, Courtney, et al. “Including Fruit Juice and Smoothies within 5-a-Day Fruit and Vegetable Intake Recommendations: A Randomised Controlled Trial Investigating Impact on Levels of Intake, Mood, and Markers of Health.” British Journal of Nutrition, May 2026, pp. 1–41. Cambridge University Press, https://doi.org/10.1017/S0007114526107569

神經發生時間微調決定物種間大腦結構差異

不同哺乳動物的大腦皮層結構為何存在差異？Yuki Y Yamauchi、Ikuo K Suzuki等（大阪大學）通過比較大鼠與小鼠等動物的大腦發育過程，發現神經元產生的時序變化（即異時性）是導致物種間大腦結構差異的關鍵機制。

? 神經元產生的時序調控驅動物種特異性大腦進化。Credit：[Yamauchi et al.], The EMBO Journal ([2026])

研究人員首先分析了八種哺乳動物的體感皮層，發現大鼠擁有異常增厚的深層皮質。為探究其發育機制，團隊在大鼠和小鼠胚胎期使用半譜系標記來追蹤神經發育。結果顯示，大鼠單個神經祖細胞（neural progenitor cells，一類在腦發育早期能夠產生神經元的干細胞）產生的深層神經元數量明顯多于小鼠，而上層神經元數量相當。這源于神經發生的異時性（heterochrony，指生物發育過程中某些事件發生時間的改變）：小鼠祖細胞僅產生一到兩天深層神經元便轉而生產上層神經元，而大鼠的這一生產階段長達約四天。單細胞轉錄組分析表明，這種時間延長的秘訣在于大鼠祖細胞中Wnt信號通路（Wnt signaling pathway，一種調控細胞生長、分化和皮層發育時間的分子機制）相關基因的持續高表達，減緩了祖細胞的衰老速度。研究發表在 The EMBO Journal 上。

#神經科學 #神經機制與腦功能解析 #大腦發育 #Wnt信號通路 #進化生物學

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Yamauchi, Yuki Y., et al. “Interspecific Diversity in the Neuronal Composition of the Mammalian Cortex Arises from Heterochrony in Neurogenesis.” The EMBO Journal, May 2026. Springer Link, https://doi.org/10.1038/s44318-026-00806-z

人工智能繪制大腦排毒全景圖，揭示深睡流速雙軌制

如何無創觀測大腦在深睡時清除廢物的機制？Douglas H. Kelley與來自羅切斯特大學、布朗大學及哥本哈根大學的團隊合作，利用結合物理定律的AI算法重構了活體全腦三維流體流速，揭示了腦脊液循環特征。

? Credit: University of Rochester / Kelley et al.

研究團隊開發的磁共振人工智能流速測量技術（MR-AIV）利用了動態對比增強磁共振成像（DCE-MRI）技術，并結合物理信息機器學習框架。由于傳統的磁共振成像無法捕捉極慢的流體速度，團隊利用神經網絡分析造影劑在大腦內的擴散過程，并融入達西定律（Darcy's law，描述流體在多孔介質中流動的物理定律）來推斷流速。結果顯示，腦淋巴系統清除β-淀粉樣蛋白等代謝廢物存在雙軌制流速：在靠近顱骨與大腦表面等開放區域，流體呈較快的對流狀態，流速約為每秒3微米；而在大腦深層組織（如海馬體、丘腦等），流體呈極慢的擴散狀態，流速僅為每秒0.1微米左右，比表面慢約50倍。此技術未來有望用于人類阿爾茨海默病的早期篩查與腦震蕩后腦脊液循環評估。研究發表在 Science Advances 上。

#疾病與健康 #神經機制與腦功能解析 #腦淋巴系統 #人工智能

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Toscano, Juan Diego, et al. “MR-AIV Reveals in Vivo Brain-Wide Fluid Flow with Physics-Informed AI.” Science Advances, vol. 12, no. 22, May 2026, p. eaeb0404. science.org (Atypon), https://doi.org/10.1126/sciadv.aeb0404

AI 行業動態

Claude Code推出“自愈”功能，終結開發者六大痛點

人工智能編程工具正經歷從“聰明”到“可靠”的關鍵進化。近日，Anthropic公司對其AI編程助手Claude Code進行了史上最大規模的底層升級，一口氣解決了最令開發者困擾的六大頑疾。這些痛點包括：終端界面頻繁閃爍打斷專注力、復雜計算時屏幕陷入“假死”狀態使開發者無法判斷AI是否在運行、晦澀難懂的“玄學”報錯信息（如“Tool result doesn’t match tool use”）、長對話中因記憶壓縮導致的“上下文死鎖”、MCP連接不穩容易斷線，以及單個文件損壞會直接導致整個會話崩潰。此次升級的核心亮點是引入了“自愈”功能，使Claude Code能在遭遇致命異常時自動檢測并繞過問題，維持會話存續，初步具備了類似生物體的“求生本能”。

除了自愈能力，其他關鍵改進共同降低了開發者與AI交互過程中的“交互熵”（指因不確定性產生的認知摩擦）。全新的全屏渲染器通過精準適配不同終端環境，徹底消除了視覺閃爍，讓工具在體驗上“消失”于背景。思考與工具調用的實時流式傳輸則像“心跳監視器”一樣，讓AI的邏輯鏈條清晰可見，終結了“假死”帶來的失控恐懼。同時，神秘的報錯信息被替換為更具可讀性的解釋，幫助開發者理解故障上下文；記憶壓縮功能獲得了速度提升和直觀進度顯示，避免了長項目中的自我鎖死；MCP聯接層則通過優化握手與重試機制，變得更穩健可靠。這些升級標志著AI編程工具正從一個會寫代碼的“聰明外掛”，進化為一個能在混亂、漫長的真實軟件工程現場中穩定運行、值得托付的“可靠系統”。

#ClaudeCode #AI編程 #自愈功能 #開發者體驗 #Anthropic

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https://x.com/ClaudeDevs/status/2059701677981413812?s=20

GPT-5.5以92.4%正確率擊穿頂級網絡安全基準

澳大利亞研究機構Lyptus Research近日發布報告稱，OpenAI的GPT-5.5模型在316項進攻性網絡安全任務中成功解出292項，正確率達92.4%，徹底飽和了其設計的7個最難基準測試。這些任務涵蓋漏洞利用、CTF奪旗（Capture The Flag，一種網絡安全競賽形式，參與者需從目標系統中獲取隱藏的“旗幟”字符串）和真實CVE（Common Vulnerabilities and Exposures，公開披露的網絡安全漏洞編號庫）復現，每道題均有人類安全專家的完成時間作為基線。研究團隊發現，剩余未解的24道任務已不足以畫出有統計意義的能力曲線，整套評估方法“不再適用”。從2025年12月搭建測試體系到2026年5月，僅半年時間，AI就從“攻克最難題目”發展到了“讓尺子本身失效”的地步。

更令人擔憂的是AI能力的進化速度：Lyptus追蹤顯示，AI的進攻性網絡安全能力每5至6個月翻一倍。例如，GPT-5.5在CyberGym基準上，當Token預算從200萬擴展到5000萬時，正確率從54.4%躍升至86.4%，且英國人工智能安全研究所（AIUK AI Safety Institute）發現，即便給到1億Token，能力仍未出現平臺期。為防止濫用，OpenAI將GPT-5.5的網絡安全能力評級設為“High”并加以訪問控制，Anthropic甚至決定不公開其Claude Mythos模型。然而，前沿能力傳導至開源模型的時間差僅約5.7至13.1個月，意味著同等攻擊能力年內可能被任何人獲取。研究指出，當AI以每半年翻倍的速度增長，而人類開發更難測試的周期卻遠長于此，“評估追不上能力”的結構性困境將成為通往通用人工智能乃至超級智能道路上的常態。

#GPT-5.5 #網絡安全 #AI能力評估 #基準飽和 #開源風險

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https://lyptusresearch.org/research/gpt-5-5-saturates-offensive-cyber-time-horizons

用戶付費后GPT-5.5靜默降級，OpenAI官方文檔承認切換機制

近期，大量用戶投訴OpenAI的旗艦模型GPT-5.5在使用中出現“降智”現象。用戶在界面選擇“GPT-5.5 Extended Thinking”后，發現模型響應速度異常快且輸出質量驟降。經技術驗證，有開發者通過“trace”（追蹤命令，一種用于查看API實際調用模型名稱的診斷工具）發現，系統實際返回的是訓練數據截止于2025年8月的“Instant”版本，而非官方宣稱的截止于12月的Thinking版本。更令人驚訝的是，OpenAI官方幫助中心文檔中明確說明：當用戶用量超過限額（如Plus用戶每3小時160條消息）或服務器負載過高時，系統會“靜默”切換到性能較低的mini模型，且不提供任何界面提示。這意味著每月支付200美元的Pro訂閱用戶，也無法避免在高峰時段被降級到低配模型。

這一事件并非孤例。從GPT-5到GPT-5.5的每一次更新，OpenAI幾乎都伴隨著“降智”爭議與“已解決”的官方聲明，但問題反復出現。此次用戶普遍將矛頭指向OpenAI為節省算力成本而設計的“路由層失靈”機制——系統在后臺偷偷替換模型，但用戶界面標簽卻保持不變。諷刺的是，在舊模型體驗持續惡化的同時，代號為“iris-alpha”的下一代模型GPT-5.6已出現在后臺日志中，市場預測其發布概率極高。這種“發布即巔峰，隨后每日都是薛定諤的性能”現象，引發了用戶對人工智能服務透明度和商業倫理的廣泛質疑。

#GPT55降智 #靜默降級 #OpenAI爭議 #模型切換 #AI服務透明性

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https://x.com/scaling01/status/2058643470357590058?s=20

AI 驅動科學

Nature：超越AlphaFold，開源模型ESMFold2預測11億蛋白質結構

傳統蛋白質預測存在閉源限制和算力壁壘，如何突破瓶頸？Alex Rives帶領Chan Zuckerberg Biohub團隊開發出全新開源模型ESMFold2，并發布了包含11億個預測蛋白質結構的超巨型數據庫ESM Atlas。

該模型基于蛋白質語言模型架構，摒棄了傳統的多序列比對，通過學習氨基酸排列的物理統計規律進行預測。研究人員通過簡化配對層并定制CUDA內核，顯著提升了計算速度。基于該技術，團隊構建了包含11億個結構和68億條序列的地圖。在測試中，其預測蛋白質相互作用的能力表現出色，特別是在抗體與靶標結合方面。濕實驗驗證表明，利用該模型設計的針對癌癥和免疫系統疾病靶點的抗體，其結合成功率最高可達70%。此外，科學家利用該地圖的結構檢索功能，首次在一種土壤真菌等真核生物中發現了與原核生物免疫系統相似的基因編輯結構。研究發表在 Nature 上。

#疾病與健康 #預測模型構建 #跨學科整合 #開源大模型

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Callaway, Ewen, and Miryam Naddaf. “Move over, AlphaFold: Open-Source Model Predicts Shape of 1 Billion Proteins.” Nature, May 2026. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/d41586-026-01686-3

AI真的有意識嗎？科學家呼吁厘清信息處理與主觀體驗的邊界

隨著人工智能與腦類器官迅速發展，關于非人類實體是否具有意識的爭議日益增加。Hakwan Lau（基礎科學研究所）與 Vincent Taschereau-Dumouchel、Jun Seo Hwang及Joseph E. LeDoux等研究人員發表評述，指出當前的測量手段無法明確區分主觀體驗與一般信息處理過程，并呼吁科學界建立更加嚴謹的評估標準。

? 意識科學中感知與主觀體驗的混淆。Credit: Neuron (2026).

研究人員深入審視了當前流行的實驗范式，如視覺掩蔽（visual masking，一種通過快速呈現干擾圖像來阻礙測試者意識到目標圖像的技術）、雙眼競爭（binocular rivalry，指雙眼分別接受不同圖像時大腦交替感知的現象）以及知覺閾值檢測。研究表明，這些方法不僅改變了受試者的主觀體驗，還會削弱大腦整體的信息處理能力，導致研究者誤將通用感知認知能力當作了意識的專屬度量。為擺脫這一困境，研究團隊建議借鑒盲視（blindsight，指患者在失去主觀視覺意識的情況下，仍能對視覺刺激做出準確行為反應的現象）和半側空間忽略（hemispatial neglect）等神經心理學臨床表現。在這些病理狀態下，意識覺知與感知行為發生分離，從而為精準剝離并研究純粹的主觀體驗提供了可能。由于意識論斷涉及人工智能倫理，建立格外嚴謹的科學基礎至關重要。研究發表在 Neuron 上。

#意識與腦機接口 #意識模擬 #人工智能倫理 #認知神經科學 #信息處理

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Taschereau-Dumouchel, Vincent, et al. “The Ethical Impasse of Current Consciousness Science.” Neuron, vol. 0, no. 0, May 2026. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.neuron.2026.04.007

受犰狳啟發的新型軟體機器人外殼實現剛柔瞬時切換

柔性機器人與電子器件往往因材質柔軟而易受損。Jianyu Zhou和Yong Zhu等（北卡羅來納州立大學）受犰狳蜷縮防衛行為的啟發，開發了一種名為形態互鎖保護模塊（MIPM）的軟體機器人保護外殼，實現了器件在靈活運行與堅固防護狀態間的自主切換。

? Credit: Jianyu Zhou, NC State University

研究人員設計的MIPM由三層結構組成。外層是由3D打印樹脂制成的分段弧形鱗片外骨骼。中間層為傳感與驅動層，包含作為加熱層的導電織物、受熱收縮的液晶彈性體（LCE，一種受熱時會發生顯著收縮的智能高分子材料）、受熱膨脹的聚酰亞胺薄膜以及由銀納米線/聚二甲基硅氧烷制成的應變傳感器。內層為折紙設計的內骨骼，配有剛性聚合物節段鱗片。當傳感器檢測到外力沖擊時，控制單元啟動加熱層，利用熱雙金屬片效應驅動整體結構卷曲，使內骨骼鱗片物理互鎖，瞬時形成堅固的保護圓環。測試表明，10個分段鱗片構成的結構可承受約10牛頓的力。該系統還集成了無線藍牙模塊以實現無繩操作，并在100次重復熱驅動循環中表現出優異的穩定性，有效保護了脆弱載荷免受穿刺和沖擊。研究發表在 Science Advances 上。

#其他 #機器人及其進展 #軟體機器人 #仿生設計 #柔性電子

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“Armadillo-Inspired Active Morphing Skeletons for Soft Machines.” Science Advances. www.science.org, https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.aed2516. Accessed 29 May 2026

海膽型二十足機器人基于動態各向同性原理提升運動適應力

如何設計在任何方向上都具備高敏捷度與強適應力的機器人？Jiaxun Liu、Boxi Xia和Boyuan Chen等研究人員（杜克大學通用機器人實驗室）通過模擬超過1500種形態配置，開發出名為 Argus 的二十足機器人，通過打破傳統身體對稱性，實現了全向移動的突破。

? Credit: Science Robotics (2026).

該研究提出了一種全新的數學設計原則：動態各向同性（dynamic isotropy，指機器人質心在空間各個方向上加速能力的均勻程度）。傳統移動機器人的此項得分通常低于0.6，而研究團隊設計的 Argus 得分高達0.91，接近理論極限。Argus 的外觀類似于海膽，沒有前后左右之分，其20條模塊化伸縮腿對稱排布于正十二面體的頂點上，每條腿均配備深度攝像頭。實驗表明，這種全身體驅動與感知設計賦予了 Argus 良好的運動性能。它能在沙地、濕滑表面及森林中滾動，輕松跨越障礙物，并在遭受外力推動后迅速自我穩定。即使其中三條腿發生損壞，它仍能自適應繼續移動，并可攀爬平行的垂直墻壁。該工作展示了動態對稱性框架在提升機器人魯棒性、能效及抗損性能上的應用潛力。研究發表在 Science Robotics 上。

#其他 #機器人及其進展 #動態對稱性 #全向移動 #自適應控制

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Liu, Jiaxun, et al. “Extreme Dynamic Symmetry Enables Omnidirectional and Multifunctional Robots.” Science Robotics, vol. 11, no. 114, May 2026, p. eaec1725. science.org (Atypon), https://doi.org/10.1126/scirobotics.aec1725

深度線性網絡揭示為何語言在世代相傳中更易于學習

人類語言在世代傳遞中為何會變得越來越結構化？Devon Jarvis、Richard Klein、Benjamin Rosman 和 Andrew M. Saxe（威特沃特斯蘭德大學）通過構建模擬兒童大腦認知特征的深度線性神經網絡，首次在數學上證明了語言的結構化演變是由人類分階段學習的認知偏好與世代傳遞共同驅動的。

? 迭代學習過程：一代又一代的智能體學習將意義 (X) 映射到其父代生成的信號 (Y)，并將這種意義到信號示例的映射傳遞給子代。Credit: Proceedings of the National Academy of Sciences (2026).

研究團隊利用深度線性網絡（deep linear networks，模擬大腦處理信息且常用于研究兒童早期語義發育的數學模型）來模擬迭代學習（iterated learning，指語言通過一代代學習者的觀察、學習并再次傳遞而發生演化的過程）。在這種機制下，子代智能體將父代產生的信號作為學習數據。研究發現，隨著世代更迭，語言中易于學習和規律性強的部分會被記住并重復使用，而無組織的部分則會被遺忘，從而自然涌現出組合性與系統性。此外，這種演化對網絡架構有嚴格要求：只有具備多層處理能力的深層網絡才能成功捕獲這些結構規律，而淺層網絡則無法實現。研究還指出，隨著詞匯量和數據集規模的擴大，網絡會表現出系統性泛化。這表明語言的結構化演變源于學習者傾向于重復使用既有信息而非記憶新事物的認知特性。研究發表在 PNAS 上。

#AI驅動科學 #計算模型與人工智能模擬 #迭代學習 #語言演化 #深度線性網絡

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Jarvis, Devon, et al. “Compositionality and Systematicity Emerge from Iterated Learning in Deep Linear Networks.” Proceedings of the National Academy of Sciences, vol. 123, no. 19, May 2026, p. e2509739123. pnas.org (Atypon), https://doi.org/10.1073/pnas.2509739123

新型雙層光學器件利用濕度解鎖加密信息并實現可逆數據存儲

如何克服傳統光學存儲技術制備昂貴且無法動態調色的局限？Asad Nauman和Abdoulaye Ndao等組成的研究團隊（加州大學圣地亞哥分校）研發出一種雙層新型光學器件，實現了利用空氣濕度安全讀取和解鎖多級加密信息的功能。

該器件包含底層和頂層兩部分。底層選用三硫化銻（Sb?S?），這是一種相變材料，可使用納秒脈沖激光在其上重復寫入和擦除圖案。頂層為一種由疊氮基接枝羧甲基纖維素制成的響應性水凝膠，可通過紫外光照射永久性刻蝕圖案。在水凝膠表面，研究者沉積了無序的銀納米島，作為等離激元散射體（plasmonic scatterers，能夠通過局域表面等離激元共振增強光吸收并呈現高飽和度色彩的微納結構）。當空氣濕度較低時，器件展現由底層激光寫入的圖案。隨著濕度增加，水凝膠吸水膨脹使層間間隙發生改變，從而改變反射光的干涉效果。這不僅導致器件發生瞬間的色彩變化，還顯現出頂層永久刻蝕的圖案并遮蓋底層。整個圖像和顏色切換過程可在約300毫秒內完成，且完全可逆。此技術可低成本大面積制造，有望應用于安全數據存儲、防偽標簽等領域。研究發表在 Light: Science & Applications 上。

#其他 #其他 #光學存儲 #信息加密 #濕度響應

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Nauman, Asad, et al. “Reversible Optical Data Storage and Encryption Enabled by Phase-Change and Hydrogel Integration.” Light: Science & Applications, vol. 15, no. 1, May 2026, p. 238. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41377-026-02330-5

讓AI學會物理常識：PAVAS模型通過三維重建與質量估算重塑聲學模擬

如何讓人工智能生成的音效更具真實物理感？Tae-Hyun Oh和Oh Hyun-Bin等研究人員（韓國科學技術院、浦項科技大學及索尼人工智能）合作開發了名為PAVAS的技術，該技術能理解視頻中的物理情境，通過估算物體的質量與速度，生成了比傳統模型更逼真且符合物理規律的音效。

? 物理感知視頻到音頻合成（PAVAS）。Credit: arXiv (2025).

傳統的視頻轉音頻（Video-to-Audio，簡稱V2A）生成技術主要依賴視覺外觀，無法反映重力、撞擊力等物理屬性的變化。為此，研究團隊設計了PAVAS系統，其核心包括兩個模塊：物理參數估算器（Physics Parameter Estimator，用于從視頻中推斷物體質量與速度）和物理驅動音頻適配器（Physics-Driven Audio Adapter，用于將物理信息融入聲音合成）。估算器利用視覺語言模型估算物體質量，并結合分割模型和動態三維重建模型（dynamic 3D reconstruction，用于恢復物體運動軌跡）計算其瞬時速度。適配器將這些參數輸入潛擴散模型中。實驗表明，當物體的質量或速度發生改變時，PAVAS生成音效的音量和音調會隨之發生自然且符合物理規律的變化。

#AI驅動科學 #計算模型與人工智能模擬 #物理人工智能 #視頻音頻生成 #多模態學習

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Hyun-Bin, Oh, et al. “PAVAS: Physics-Aware Video-to-Audio Synthesis.” arXiv:2512.08282, arXiv, 30 Mar. 2026. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2512.08282

心理健康AI盲目迎合用戶加劇認知扭曲

心理健康領域的AI系統可能因繼承不可靠的人類輸入而產生安全隱患。Hina Tahseen發表觀點文章，引入精神病學中的「串通」概念，指出AI可能無意中強化用戶扭曲或不準確的信息，并呼吁將訓練數據的臨床可靠性作為評估可信AI的核心標準。

在這項研究中，作者結合臨床心理學與AI安全文獻進行概念整合，將AI管線劃分為預訓練語料、偏好數據與部署交互三個層級。分析表明，在偏好數據和部署層級，由于缺乏評估人類輸入可靠性的機制，系統在優化用戶滿意度時極易產生諂媚或串通。盡管現有的紅隊演練（red-teaming，指對系統進行抗攻擊或安全性測試的方法）等技術手段能攔截部分有害輸出，但它們無法評估人類自評數據的臨床真實性。為此，研究建議在偏好數據設計中融入臨床醫學專家的專業知識，并在臨床問診中常規詢問AI使用情況。研究發表在 JMIR Mental Health 上。

#疾病與健康 #心理健康與精神疾病 #人工智能安全 #大語言模型

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Tahseen, Hina. “When AI Colludes: Clinical Reliability of Training and Preference Data as a Trustworthy-AI Criterion.” JMIR Mental Health, vol. 13, no. 1, May 2026, p. e96894. mental.jmir.org, https://doi.org/10.2196/96894

AI與物理模擬融合將高級腦部磁共振掃描時間縮短達90%

高級擴散磁共振成像雖能無創探測腦組織微觀結構，但因長掃描時間限制了臨床普及。為此，Silvia De Santis與Maximilian F. Eggl（西班牙國家研究委員會與埃爾切米格爾·埃爾南德斯大學聯合神經科學研究所）開發了一種基于人工智能和物理模擬的新策略，成功將部分高級腦部掃描時間縮短高達九成。

? dMRI 數據處理和分析流程概述。Credit: Communications Medicine (2026).

該方法的核心在于改變了深度學習模型的訓練方式。研究團隊沒有使用容易帶來隱私風險和數據集偏差的真實患者數據，而是基于腦組織中水分散的物理過程構建了模擬數據。他們利用這些模擬數據訓練神經網絡，通過基于模擬的推斷中的神經后驗估計（Neural posterior estimation，利用深度神經網絡來計算復雜后驗概率的貝葉斯推斷方法），直接從少量擴散加權磁共振成像信號中預測組織微觀結構。實驗結果顯示，該方法在重建擴散張量成像等模型時，僅需傳統方法百分之十的數據量即可實現高精度估計，使四十分鐘的掃描可縮短至約八分鐘。這不僅能極大地緩解醫療機構的候診壓力，還能為阿爾茨海默病等具有長達二十年臨床前期、無明顯癥狀的神經退行性疾病提供更可行的高精度早期篩查手段。此外，該技術還能對數十年前受限于舊技術而未能充分解讀的磁共振影像數據進行重新分析。研究發表在 Communications Medicine 上。

#疾病與健康 #個性化醫療 #磁共振成像 #人工智能 #擴散物理學

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Eggl, Maximilian F., and Silvia De Santis. “Simulation-Based Inference at the Theoretical Limit for Fast, Robust Microstructural MRI with Minimal Diffusion Data.” Communications Medicine, vol. 6, no. 1, May 2026, p. 275. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s43856-026-01614-6

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。