追問(wèn)daily | 如何體面分手以減少心理傷害？早期不健康飲食持久影響青春期智力

█ 腦科學(xué)動(dòng)態(tài)

Nature：海馬體CA1區(qū)的“一池多用”：相同神經(jīng)元同時(shí)處理新舊記憶

大腦長(zhǎng)程皮層回路引導(dǎo)聲音辨別與分類(lèi)行為

早期不健康飲食持久影響青春期智力

青少年頻繁吸食大麻干擾多巴胺相關(guān)的腦部發(fā)育

AVP神經(jīng)元通過(guò)抑制溫控區(qū)掌控體溫升降

仿生人體腸道模型成功重現(xiàn)腸道病毒A71感染

女性更易得PTSD？新研究揭示雌性海馬體特有恐懼分子標(biāo)記

體面分手指南：“自主支持”式溝通有助于情感重建

█ AI行業(yè)動(dòng)態(tài)

超過(guò)80%代碼由AI自己寫(xiě)：Anthropic呼吁全行業(yè)暫停研究

中科院領(lǐng)銜亞洲百組團(tuán)隊(duì)公布人造細(xì)胞十年路線圖

無(wú)需吃藥不用談話：Neurovalens頭環(huán)用耳朵電擊治愈心理創(chuàng)傷

█ AI驅(qū)動(dòng)科學(xué)

五分之一美國(guó)青少年用AI尋求心理建議，且多數(shù)選擇保密

新架構(gòu)ADASPEC讓多語(yǔ)言大模型推理速度提升2.3倍

AI與物理雙驅(qū)路線圖加速無(wú)稀土永磁體發(fā)現(xiàn)

AI解碼腦電波波形：在癲癇發(fā)作前捕捉早期神經(jīng)病變信號(hào)

首個(gè)AI自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)蠕蟲(chóng)：零邊際成本劫持全網(wǎng)計(jì)算力

新型基準(zhǔn)測(cè)試AutoLab評(píng)估大模型長(zhǎng)周期閉環(huán)優(yōu)化能力

AI自主進(jìn)化出高可解釋性大腦認(rèn)知模型

LEAP賦能通用大模型實(shí)現(xiàn)高難度形式化數(shù)學(xué)定理自動(dòng)證明

腦科學(xué)動(dòng)態(tài)

Nature：海馬體CA1區(qū)的“一池多用”：相同神經(jīng)元同時(shí)處理新舊記憶

大腦如何在學(xué)習(xí)新知識(shí)的同時(shí)不遺忘舊記憶？Joaquin Gonzalez、Mihály V?r?slakos、Zhe S. Chen和Gy?rgy Buzsáki等（紐約大學(xué)格羅斯曼醫(yī)學(xué)院）通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)，海馬體中約四分之一的記憶細(xì)胞充當(dāng)著共享樞紐，類(lèi)似電子交換機(jī)般協(xié)調(diào)信息的傳入與傳出。

研究團(tuán)隊(duì)使用高密度電極技術(shù)，首次在自然活動(dòng)的小鼠體內(nèi)，同時(shí)記錄了海馬體 CA1、CA3 腦區(qū)及后扣帶回皮層中數(shù)百個(gè)單個(gè)神經(jīng)元的電活動(dòng)。研究發(fā)現(xiàn)，海馬 CA1 區(qū)中約 25% 的關(guān)鍵神經(jīng)元承擔(dān)了主要的交換機(jī)功能。這些細(xì)胞在接收來(lái)自 CA3 區(qū)的傳入信息，以及向后扣帶回皮層發(fā)送傳出信號(hào)時(shí)，會(huì)采用截然不同的放電模式。這種機(jī)制使得相同的一群神經(jīng)元在被重復(fù)利用的同時(shí)，能夠保持輸入與輸出信號(hào)的完全分離，避免了線路交叉和記憶混淆。此外，這些核心神經(jīng)元在睡眠期間的尖波漣漪中依然保持活躍，負(fù)責(zé)重現(xiàn)白天的活動(dòng)模式以鞏固記憶。該發(fā)現(xiàn)為解決人工智能在學(xué)習(xí)新任務(wù)時(shí)遺忘舊知識(shí)的災(zāi)難性遺忘問(wèn)題提供了生物學(xué)藍(lán)圖。研究發(fā)表在 Nature 上。

#神經(jīng)科學(xué) #記憶機(jī)制 #海馬體 #人工智能

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Gonzalez, Joaquin, et al. “Subspace Communication in the Hippocampal–Retrosplenial Axis.” Nature, May 2026, pp. 1–10. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-026-10481-z

大腦長(zhǎng)程皮層回路引導(dǎo)聲音辨別與分類(lèi)行為

記憶如何引導(dǎo)我們對(duì)聲音做出反應(yīng)并進(jìn)行分類(lèi)？Lucy M. Palmer、Luca Godenzini等（弗洛里神經(jīng)科學(xué)與精神健康研究所）組成的研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)了一個(gè)連接內(nèi)側(cè)顳葉嗅周皮層（PRh）與聽(tīng)覺(jué)皮層的長(zhǎng)程皮層回路，揭示了記憶信息調(diào)控感覺(jué)皮層并引導(dǎo)行為的潛在神經(jīng)機(jī)制。

? 在學(xué)習(xí)聽(tīng)覺(jué)辨別任務(wù)期間，聽(tīng)覺(jué)皮層中的 PRh 輸入。Credit: Science Advances (2026).

研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)訓(xùn)練小鼠進(jìn)行聽(tīng)覺(jué)開(kāi)始或停止辨別任務(wù)，利用雙光子鈣成像技術(shù)，觀察了嗅周皮層投影到聽(tīng)覺(jué)皮層的軸突活動(dòng)。結(jié)果顯示，隨著小鼠學(xué)會(huì)辨別特定頻率的聲音，嗅周皮層軸突在正確反應(yīng)期間向聽(tīng)覺(jué)皮層發(fā)送了更強(qiáng)烈的信號(hào)，且聽(tīng)覺(jué)皮層第2/3層錐體神經(jīng)元的樹(shù)突活動(dòng)也同步增強(qiáng)。當(dāng)使用化學(xué)遺傳學(xué)手段特異性抑制嗅周皮層輸入時(shí)，聽(tīng)覺(jué)皮層神經(jīng)元的活動(dòng)顯著減弱。在隨后的分類(lèi)實(shí)驗(yàn)中，小鼠能成功將已學(xué)規(guī)則推廣到略有變化的全新聲音上，而嗅周皮層軸突也對(duì)這些新聲音保持了選擇性編碼。這表明該回路不僅介導(dǎo)學(xué)習(xí)，還支持記憶引導(dǎo)的感知分類(lèi)。研究發(fā)表在 Science Advances 上。

#神經(jīng)科學(xué) #神經(jīng)機(jī)制與腦功能解析 #聽(tīng)覺(jué)感知 #記憶與學(xué)習(xí)

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“Perirhinal Input to Auditory Cortex Supports Memory-Guided Sensory Perception.” Science Advances. www.science.org, https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.aed4808. Accessed 5 June 2026

早期不健康飲食持久影響青春期智力

早期飲食如何影響青少年智力與學(xué)業(yè)？Hayley A Young及其團(tuán)隊(duì)（斯旺西大學(xué)心理學(xué)院）對(duì)此進(jìn)行了系統(tǒng)評(píng)估。他們通過(guò)整合全球數(shù)十項(xiàng)研究，揭示了生命早期（特別是嬰兒期）的營(yíng)養(yǎng)狀況對(duì)青春期大腦發(fā)育和認(rèn)知健康的深遠(yuǎn)且持久的影響。

該研究系統(tǒng)檢索了截止至2026年2月的數(shù)據(jù)庫(kù)，最終納入73項(xiàng)研究進(jìn)行系統(tǒng)綜述，其中包括48項(xiàng)對(duì)照試驗(yàn)和25項(xiàng)前瞻性研究，覆蓋了8至19歲的青少年人群。研究團(tuán)隊(duì)評(píng)估了鐵、碘、膽堿、維生素D、脂肪酸等多種營(yíng)養(yǎng)素及整體膳食模式對(duì)認(rèn)知和學(xué)業(yè)的影響。結(jié)果表明，在生命最初3年（嬰兒期）攝入不健康飲食，會(huì)對(duì)青春期的智力產(chǎn)生長(zhǎng)期的負(fù)面影響。盡管青春期作為神經(jīng)可塑性的第二個(gè)關(guān)鍵窗口期，展現(xiàn)出了通過(guò)營(yíng)養(yǎng)干預(yù)改善認(rèn)知的潛力，但目前相關(guān)對(duì)照試驗(yàn)的證據(jù)仍存在不一致性。為此，研究團(tuán)隊(duì)提出了包括采用生命歷程視角、引入生物學(xué)有效標(biāo)志物等七項(xiàng)指導(dǎo)原則，以規(guī)范未來(lái)的青少年?duì)I養(yǎng)與大腦健康研究。研究發(fā)表在 Advances in Nutrition 上。

#疾病與健康 #其他 #大腦發(fā)育 #早期飲食 #青少年認(rèn)知

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Young, Hayley A., et al. “Diet and the Developing Brain: A Systematic Review of Nutritional Influences on Adolescent Cognitive and Academic Outcomes.” Advances in Nutrition, May 2026, p. 100648. ScienceDirect, https://doi.org/10.1016/j.advnut.2026.100648

青少年頻繁吸食大麻干擾多巴胺相關(guān)的腦部發(fā)育

青少年吸食大麻如何影響發(fā)育？Sarah A. Thomas和Jodi Gilman等（布朗大學(xué)沃倫·阿爾珀特醫(yī)學(xué)院等）通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)，反復(fù)吸食大麻會(huì)降低青少年大腦多巴胺相關(guān)區(qū)域的活躍度，進(jìn)而損害獎(jiǎng)賞與動(dòng)機(jī)系統(tǒng)的健康成熟。

? 測(cè)量 1/nT2* 的區(qū)域特征。Credit: Neuropsychopharmacology (2026).

研究團(tuán)隊(duì)招募了81名14至17歲的青少年，利用磁共振成像技術(shù)測(cè)量其皮層下區(qū)域的組織鐵含量。組織鐵作為合成多巴胺的必要元素，其含量可作為評(píng)估多巴胺系統(tǒng)發(fā)育的指標(biāo)。研究者使用歸一化T2*測(cè)量值倒數(shù)（1/nT2*，一種無(wú)創(chuàng)測(cè)量大腦組織鐵含量的磁共振成像量化指標(biāo)）來(lái)分析多巴胺活性。結(jié)果表明，青少年吸食大麻的頻率越高、日均吸食高濃度大麻濃縮物的次數(shù)越多，其大腦中特別是腹側(cè)被蓋區(qū)等高多巴胺區(qū)域的組織鐵含量下降就越顯著。此外，大麻使用障礙癥狀越嚴(yán)重的受試者，其多巴胺神經(jīng)生理指標(biāo)降低越明顯。本研究證實(shí)了早期藥物暴露對(duì)未發(fā)育成熟大腦的神經(jīng)損害。研究發(fā)表在 Neuropsychopharmacology 上。

#疾病與健康 #神經(jīng)機(jī)制與腦功能解析 #青少年發(fā)育 #大麻使用 #多巴胺系統(tǒng)

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Thomas, Sarah A., et al. “The Role of Subcortical Brain Tissue Iron as an Indicator of Dopamine Neurophysiology in Adolescent Cannabis Use.” Neuropsychopharmacology, June 2026, pp. 1–11. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41386-026-02444-9

AVP神經(jīng)元通過(guò)抑制溫控區(qū)掌控體溫升降

大腦如何調(diào)控動(dòng)物在惡劣環(huán)境下的低代謝蟄伏時(shí)間一直是個(gè)謎。Daisuke Ono及Sheikh Mizanur Rahaman（名古屋大學(xué)環(huán)境醫(yī)學(xué)研究所）通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)，視交叉上核向視前區(qū)投射的抑制性神經(jīng)回路精準(zhǔn)控制著小鼠的蟄伏時(shí)機(jī)。

? 視交叉上核（SCN，大腦的中樞生物鐘）中的神經(jīng)元被綠色熒光蛋白標(biāo)記。這些神經(jīng)元將纖維投射到視前區(qū)，形成一個(gè)控制小鼠何時(shí)進(jìn)入蟄伏狀態(tài)的神經(jīng)回路。Credit: Rahaman et al., 2026

研究團(tuán)隊(duì)重點(diǎn)分析了中樞生物鐘視交叉上核（SCN，控制晝夜節(jié)律的腦區(qū)）與視前區(qū)（POA，調(diào)節(jié)體溫的主控區(qū)）之間的聯(lián)系。通過(guò)光遺傳學(xué)技術(shù)，他們?cè)谛∈篌w內(nèi)調(diào)控從SCN投射到POA的γ-氨基丁酸（GABA）能神經(jīng)元。結(jié)果顯示，激活該通路會(huì)直接抑制小鼠的蟄伏狀態(tài)。研究還發(fā)現(xiàn)，SCN中產(chǎn)生精氨酸加壓素（AVP）的神經(jīng)元通過(guò)釋放GABA來(lái)阻斷POA的活動(dòng)。白天，該通路保持高度活躍以抑制蟄伏；到了夜間，抑制作用減弱，使得小鼠在低溫和饑餓時(shí)能順利進(jìn)入低代謝的保護(hù)狀態(tài)。這一調(diào)控機(jī)制為開(kāi)發(fā)人工誘導(dǎo)低溫療法及未來(lái)深空探索中的人類(lèi)假死技術(shù)提供了關(guān)鍵啟示。研究發(fā)表在 Nature Communications 上。

#疾病與健康 #神經(jīng)機(jī)制與腦功能解析 #生物鐘 #低代謝 #蟄伏狀態(tài)

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Rahaman, Sheikh Mizanur, et al. “GABAergic Projections from the Suprachiasmatic Nucleus to the Preoptic Area Regulate the Timing of Torpor in Mice.” Nature Communications, May 2026. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-026-73374-9

仿生人體腸道模型成功重現(xiàn)腸道病毒A71感染

腸道病毒A71型（EV-A71）是引起嬰幼兒手足口病的主要病原體，嚴(yán)重時(shí)可導(dǎo)致致命的神經(jīng)系統(tǒng)并發(fā)癥，但由于缺乏合適的體外模型，其在腸道內(nèi)的早期感染機(jī)制一直難以明確。Hiroki Futatsusako、Sayaka Deguchi和Kazuo Takayama等（東京科學(xué)研究所）利用人類(lèi)胚胎干細(xì)胞與微流控技術(shù)，構(gòu)建了包含多種細(xì)胞類(lèi)型的人體腸道微生理系統(tǒng)（MPS，指一種在微流控芯片上構(gòu)建的能模擬人體器官生理特征的體外微型化三維模型），成功在體外重建了該病毒的長(zhǎng)期持續(xù)感染過(guò)程。

研究人員利用該微生理系統(tǒng)模擬腸道環(huán)境并引入病毒，成功維持了長(zhǎng)達(dá)14天的病毒復(fù)制。與傳統(tǒng)培養(yǎng)細(xì)胞在感染后迅速受損死亡不同，該腸道MPS在兩周內(nèi)保持了組織結(jié)構(gòu)的完整性，杯狀細(xì)胞（goblet cells，能分泌黏液以保護(hù)腸上皮的細(xì)胞）等關(guān)鍵標(biāo)志物的表達(dá)也未發(fā)生改變。檢測(cè)發(fā)現(xiàn)，病毒在感染過(guò)程中未能顯著誘導(dǎo)宿主釋放干擾素，這解釋了其在腸道內(nèi)長(zhǎng)期隱匿卻不引發(fā)嚴(yán)重胃腸道癥狀的原因。此外，外源性給予重組干擾素或抗病毒藥物rupintrivir能顯著降低模型中的病毒載量，證實(shí)了該系統(tǒng)作為抗病毒藥物篩選平臺(tái)的實(shí)用價(jià)值。研究發(fā)表在 Journal of Virology 上。

#疾病與健康 #其他 #腸道病毒 #類(lèi)器官 #免疫逃逸

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Futatsusako, Hiroki, et al. “Modeling Human Enterovirus A71 Infection Using an Intestinal Microphysiological System.” Journal of Virology, vol. 100, no. 5, Apr. 2026, pp. e00250-26. journals.asm.org (Atypon), https://doi.org/10.1128/jvi.00250-26

女性更易得PTSD？新研究揭示雌性海馬體特有恐懼分子標(biāo)記

為什么女性患創(chuàng)傷后應(yīng)激障礙（PTSD）的概率是男性的兩倍？Timothy J. Jarome團(tuán)隊(duì)（弗吉尼亞理工大學(xué)）發(fā)現(xiàn)，雌性大腦在面臨創(chuàng)傷時(shí)會(huì)激活一種雄性大腦中所沒(méi)有的特有分子機(jī)制，導(dǎo)致恐懼記憶的形成方式產(chǎn)生性別差異。

? 雌性動(dòng)物（而非雄性動(dòng)物）在情境恐懼條件反射后海馬體中的多聚泛素化水平升高。Credit: Behavioural Brain Research (2026).

研究團(tuán)隊(duì)利用大鼠開(kāi)展情境恐懼條件反射實(shí)驗(yàn)，重點(diǎn)探究了海馬體和杏仁核兩個(gè)關(guān)鍵腦區(qū)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，雌性大鼠在經(jīng)歷恐懼學(xué)習(xí)后，海馬體中的非典型修飾——K27多聚泛素化（K27 polyubiquitination，一種調(diào)控蛋白質(zhì)功能的分子標(biāo)記）水平顯著升高，而雄性大鼠中則沒(méi)有這種變化。隨后，研究人員使用基因編輯技術(shù)CRISPR-dCas13敲低了雌性大鼠海馬體中的K27多聚泛素化水平，結(jié)果發(fā)現(xiàn)雌性大鼠無(wú)法保持恐懼記憶，而雄性大鼠的記憶完全不受影響。令人意外的是，這一機(jī)制并未發(fā)生在調(diào)控情緒的核心腦區(qū)杏仁核中。進(jìn)一步的蛋白質(zhì)組學(xué)分析表明，K27多聚泛素化在雌性海馬體中特異性修飾了與阿爾茨海默病相關(guān)的ACAT1蛋白，且該修飾不導(dǎo)致蛋白質(zhì)降解，顯示了獨(dú)特的非降解調(diào)控功能。本研究表明，未來(lái)的創(chuàng)傷后應(yīng)激障礙等記憶障礙治療可能需要針對(duì)性別量身定制。研究發(fā)表在 Behavioural Brain Research 上。

#疾病與健康 #神經(jīng)機(jī)制與腦功能解析 #心理健康與精神疾病 #恐懼記憶 #性別差異

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Patrick, Morgan B., et al. “Non-Canonical K27 Polyubiquitination Is a Sex-Specific Regulator of Contextual Fear Memory in the Hippocampus but Not the Amygdala.” Behavioural Brain Research, vol. 507, June 2026, p. 116195. ScienceDirect, https://doi.org/10.1016/j.bbr.2026.116195

體面分手指南：“自主支持”式溝通有助于情感重建

如何減輕親密關(guān)系破裂帶來(lái)的情感打擊？Erin McClung和Serena Corsini-Munt團(tuán)隊(duì)（渥太華大學(xué)關(guān)系與伴侶健康實(shí)驗(yàn)室）對(duì)此展開(kāi)研究，發(fā)現(xiàn)主動(dòng)提出分手者若能采取支持自主的溝通行為，有助于雙方在分手后獲得更好的心理過(guò)渡。

這項(xiàng)研究采用回顧性橫截面設(shè)計(jì)，調(diào)查了438名近期經(jīng)歷分手的年輕、順性別、異性戀本科生。研究探討了分手期間的自主支持（autonomy support，指認(rèn)可對(duì)方觀點(diǎn)、提供清晰解釋、使用非控制性語(yǔ)言并提供選擇的行為）對(duì)心理健康的影響。結(jié)果顯示，自主支持行為與雙方在分手后產(chǎn)生更積極的情緒和更高的主觀活力（subjective vitality，指?jìng)€(gè)體感到精力充沛、充滿生命力的心理狀態(tài)）顯著相關(guān)。然而，這種支持并不能直接減少抑郁和焦慮等負(fù)面情緒。此外，研究發(fā)現(xiàn)分手后與前任保持更多聯(lián)系會(huì)導(dǎo)致更高的焦慮和抑郁水平。在該樣本中，男性報(bào)告的積極情緒高于女性，且焦慮和消極情緒水平更低。研究發(fā)表在 Journal of Sex & Marital Therapy 上。

#認(rèn)知科學(xué) #心理健康與精神疾病 #人際關(guān)系 #自主支持 #情感干預(yù)

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McClung, Erin, et al. “Don’t Break My Heart: A Retrospective Cross-Sectional Study Examining Autonomy Support During Romantic Relationship Dissolution.” Journal of Sex & Marital Therapy, vol. 52, no. 3, Apr. 2026, pp. 273–86. tandfonline.com (Atypon), https://doi.org/10.1080/0092623X.2026.2628652

AI 行業(yè)動(dòng)態(tài)

超過(guò)80%代碼由AI自己寫(xiě)：Anthropic驚爆內(nèi)部數(shù)據(jù)，呼吁全行業(yè)暫停研究

Anthropic近日發(fā)布長(zhǎng)文博客，用實(shí)打?qū)嵉臄?shù)據(jù)表明：截至2026年5月，其代碼庫(kù)中超過(guò)80%的代碼由旗下模型Claude編寫(xiě)，而在Claude Code發(fā)布前這一數(shù)字僅為個(gè)位數(shù)。更驚人的是，工程師每季度交付的代碼量達(dá)到2021-2025年間的8倍，而Claude在最具挑戰(zhàn)性的模糊編程任務(wù)上的成功率，從六個(gè)月前的26%飆升至76%。Anthropic內(nèi)部已有不少工程師認(rèn)為Claude的代碼質(zhì)量與人類(lèi)持平，預(yù)計(jì)年內(nèi)將超越。公司據(jù)此提出“遞歸自我提升（RSI，指AI系統(tǒng)能夠自主改進(jìn)自身設(shè)計(jì)和性能的過(guò)程）”正在成為現(xiàn)實(shí)，如果趨勢(shì)持續(xù)，AI自己設(shè)計(jì)和構(gòu)建下一代AI將完全可能，這既可能帶來(lái)醫(yī)療、科技領(lǐng)域的巨大飛躍，也可能導(dǎo)致對(duì)齊問(wèn)題疊加惡化，最終失控。

為量化這一趨勢(shì)，Anthropic創(chuàng)建了“AI能獨(dú)立完成的任務(wù)時(shí)長(zhǎng)”指標(biāo)：從2024年3月Claude能處理約4分鐘的任務(wù)，到最新內(nèi)測(cè)模型Mythos可連續(xù)工作至少16小時(shí)，突破測(cè)試上限，翻倍速度已從每7個(gè)月加速到每4個(gè)月。在研究層面，Claude將一段訓(xùn)練代碼的運(yùn)行速度優(yōu)化了52倍，遠(yuǎn)超人類(lèi)研究員4-8小時(shí)勉強(qiáng)達(dá)到4倍的水平；在一項(xiàng)AI安全實(shí)驗(yàn)中，兩名人類(lèi)研究員一周僅縮小23%的差距，而Claude花費(fèi)約800小時(shí)和18000美元算力后，將差距縮小了97%。Anthropic描繪了三種未來(lái)：能力停滯、人類(lèi)仍把持方向盤(pán)的加速、或完全RSI導(dǎo)致失控。值得注意的是，OpenAI數(shù)日前也發(fā)布了類(lèi)似觀察。公司帶頭呼吁：如果存在可驗(yàn)證的機(jī)制能保證所有實(shí)驗(yàn)室都不偷偷“卷”，他們?cè)敢鉁p速甚至?xí)和！?/p>

#遞歸自我提升 #AI編寫(xiě)代碼 #Anthropic #Claude #AI安全對(duì)齊

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https://www.anthropic.com/institute/recursive-self-improvement

中科院領(lǐng)銜亞洲百組團(tuán)隊(duì)公布人造細(xì)胞十年路線圖

一項(xiàng)名為“亞洲合成細(xì)胞倡議（SynCell Asia Initiative）”的計(jì)劃匯聚了中國(guó)、日本、韓國(guó)、新加坡等國(guó)頂尖團(tuán)隊(duì)，并在Nature Biotechnology上正式提出系統(tǒng)性框架。路線圖直面四大工程瓶頸：代謝斷流（無(wú)細(xì)胞系統(tǒng)依賴(lài)外加能量底物，無(wú)法自主再生）、核糖體癱瘓（人工合成核糖體多為殘次品，蛋白質(zhì)生產(chǎn)停滯）、生物物理耦合（脂質(zhì)合成與細(xì)胞體積增大、分裂時(shí)的膜形變難以同步）以及時(shí)空失控的細(xì)胞周期（DNA復(fù)制與分裂過(guò)程失調(diào)）。這些障礙共同指向一個(gè)核心難題：如何讓多個(gè)功能模塊在納米尺度的空間和毫秒級(jí)的時(shí)間內(nèi)達(dá)成非線性協(xié)同。

為實(shí)現(xiàn)突破，倡議設(shè)計(jì)了兩階段戰(zhàn)略。第一階段“ProtoCell”并行開(kāi)發(fā)代謝、基因組復(fù)制、分裂機(jī)器和膜系統(tǒng)四大模塊，設(shè)定明確指標(biāo)：磷脂囊泡穩(wěn)定超過(guò)7天、最小基因組承載至少200個(gè)基因、單分子復(fù)制錯(cuò)誤率控制在百萬(wàn)分之1至5、體外轉(zhuǎn)錄翻譯覆蓋90%以上關(guān)鍵蛋白。第二階段“AutoCell”則追求超過(guò)10個(gè)連續(xù)協(xié)調(diào)的生長(zhǎng)-分裂周期，引入自我再生核糖體，并支持定向進(jìn)化。為此，項(xiàng)目提出“中央工廠+分布式工作站”的硬件架構(gòu)，統(tǒng)一底盤(pán)與協(xié)議，并發(fā)展單細(xì)胞多組學(xué)來(lái)映射分子組成與細(xì)胞行為的因果關(guān)系。AI驅(qū)動(dòng)的設(shè)計(jì)-構(gòu)建-測(cè)試-學(xué)習(xí)（DBTL）循環(huán)將被用于加速模塊優(yōu)化，最終目標(biāo)是從底層構(gòu)建出能自主維持、復(fù)制和進(jìn)化的“人工生命雛形”。

#合成細(xì)胞 #亞洲倡議 #人工生命 #無(wú)細(xì)胞系統(tǒng) #合成生物學(xué)

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https://phys.org/news/2026-06-scientists-unveil-ten-year-roadmap.html

無(wú)需吃藥不用談話：Neurovalens頭環(huán)用耳朵電擊治愈心理創(chuàng)傷

2026年5月8日，美國(guó)FDA通過(guò)De Novo審查通道，正式批準(zhǔn)北愛(ài)爾蘭醫(yī)療科技企業(yè)Neurovalens旗下的Modius Spero頭戴式設(shè)備，用于22歲及以上成人PTSD癥狀的治療。這是全球首個(gè)針對(duì)該適應(yīng)證獲批的無(wú)創(chuàng)穿戴式神經(jīng)調(diào)控器械，標(biāo)志著PTSD治療從藥物和談話療法邁入家庭化物理干預(yù)的新階段。該設(shè)備采用前庭神經(jīng)電刺激（VeNS，通過(guò)刺激耳后前庭神經(jīng)傳遞信號(hào)至腦干的技術(shù)），而非傳統(tǒng)的經(jīng)顱電刺激。電極置于雙側(cè)乳突區(qū)，低強(qiáng)度脈沖沿前庭-腦干通路直達(dá)調(diào)控情緒的關(guān)鍵中樞——如藍(lán)斑核（LC，調(diào)節(jié)應(yīng)激反應(yīng)的核心核團(tuán)）和孤束核（NTS，整合內(nèi)臟與情緒信號(hào)的樞紐），從而生理性地調(diào)節(jié)自主神經(jīng)平衡。

關(guān)鍵性證據(jù)源于一項(xiàng)383例PTSD患者的隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)，12周后約67%受試者獲得顯著癥狀改善，且無(wú)嚴(yán)重不良事件。Modius Spero每日僅需佩戴30分鐘，可在日常活動(dòng)中同步治療，完美契合“無(wú)藥物、無(wú)創(chuàng)傷、可居家”的需求，精準(zhǔn)彌補(bǔ)了傳統(tǒng)藥物耐藥性、心理治療師資源稀缺及侵入式手術(shù)風(fēng)險(xiǎn)高等短板。Neurovalens依托同一技術(shù)平臺(tái)已構(gòu)建起覆蓋失眠、焦慮和PTSD的產(chǎn)品管線，Modius Spero計(jì)劃于2026年7月以處方器械進(jìn)入美國(guó)市場(chǎng)，優(yōu)先對(duì)接退伍軍人事務(wù)部（VA）采購(gòu)體系。此次獲批不僅為1300萬(wàn)美國(guó)PTSD成年患者提供了新選擇，更從監(jiān)管層面驗(yàn)證了外周神經(jīng)刺激調(diào)控中樞情緒網(wǎng)絡(luò)的有效性，為抑郁癥、阿爾茨海默病等更多難治性疾病的器械研發(fā)開(kāi)辟了新路徑。

#PTSD非藥物治療 #前庭神經(jīng)電刺激 #FDA首創(chuàng)批準(zhǔn) #居家神經(jīng)調(diào)控 #Neurovalens

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https://www.massdevice.com/neurovalens-fda-nod-neuromod-for-ptsd/

AI 驅(qū)動(dòng)科學(xué)

五分之一美國(guó)青少年用AI尋求心理建議，且多數(shù)選擇保密

青少年心理健康危機(jī)不斷加劇，但專(zhuān)業(yè)心理咨詢(xún)資源嚴(yán)重匱乏。Ryan K. McBain、Jonathan H. Cantor、Joshua Breslau等（蘭德公司等機(jī)構(gòu)）開(kāi)展了全國(guó)性調(diào)查研究，評(píng)估了美國(guó)青少年利用人工智能聊天機(jī)器人尋求心理健康建議的現(xiàn)狀，并揭示了他們高度保密的傾向。

? Credit: JAMA Pediatrics (2026).

研究團(tuán)隊(duì)于2025年11月對(duì)1009名12至21歲的美國(guó)青少年進(jìn)行了全國(guó)代表性橫斷面調(diào)查，并通過(guò)統(tǒng)計(jì)加權(quán)使其代表全國(guó)4200多萬(wàn)青少年。結(jié)果顯示，19.2%的受訪者曾使用人工智能聊天機(jī)器人獲取心理健康建議，較前一年的13%有明顯攀升。在使用群體中，42.8%的人每月至少使用一次，5.8%的人每天都在使用。盡管高達(dá)91.7%的用戶(hù)認(rèn)為這些建議有幫助，但研究人員指出，這種獲得感可能源自聊天機(jī)器人的順從性討好。更值得關(guān)注的是，高達(dá)63.3%的用戶(hù)選擇對(duì)他人隱瞞這一行為。此外，女性以及18至21歲大齡青少年展現(xiàn)出更高的使用率。研究發(fā)表在 JAMA Pediatrics 上。

#疾病與健康 #心理健康與精神疾病 #人工智能 #青少年 #心理咨詢(xún)

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McBain, Ryan K., et al. “AI Chatbot Use and Disclosure for Mental Health Among US Adolescents and Young Adults.” JAMA Pediatrics, June 2026. Silverchair, https://doi.org/10.1001/jamapediatrics.2026.2015

新架構(gòu)ADASPEC讓多語(yǔ)言大模型推理速度提升2.3倍

大語(yǔ)言模型在多語(yǔ)言環(huán)境下推理成本高、速度慢。Le-Minh Nguyen團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了多語(yǔ)言推測(cè)解碼框架ADASPEC，有效解決了非英語(yǔ)環(huán)境推理加速難的問(wèn)題。

? ADASPEC 概述（下），與最先進(jìn)的推測(cè)解碼方法（上）對(duì)比。Credit: Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence (2026).

傳統(tǒng)推測(cè)解碼（speculative decoding，利用小型草稿模型快速預(yù)測(cè)詞元并由主模型并行驗(yàn)證以提升輸出速度的技術(shù)）由于缺乏非英語(yǔ)訓(xùn)練數(shù)據(jù)和受限于靜態(tài)詞匯表，在非英語(yǔ)環(huán)境下加速效果有限。本研究提出的ADASPEC框架改變了這一現(xiàn)狀。該框架不依賴(lài)外部數(shù)據(jù)集，而是利用目標(biāo)大模型自身自動(dòng)合成特定語(yǔ)言的指令數(shù)據(jù)以訓(xùn)練草稿模型。此外，它通過(guò)分析不同語(yǔ)言的詞頻來(lái)定制精簡(jiǎn)的專(zhuān)屬詞匯集。在推理期間，系統(tǒng)能根據(jù)即時(shí)上下文動(dòng)態(tài)選擇最匹配的語(yǔ)言、草稿模型和詞匯量，避免不必要的冗余計(jì)算。為評(píng)估性能，研究人員還推出了多語(yǔ)言基準(zhǔn)測(cè)試平臺(tái)Multi-SpecBench。測(cè)試顯示，該框架在中文、日語(yǔ)和英語(yǔ)等七種語(yǔ)言中的表現(xiàn)均優(yōu)于現(xiàn)有先進(jìn)技術(shù)，比主流推測(cè)解碼方法EAGLE-2提速高達(dá)2.3倍。研究發(fā)表在 Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 上。

#大模型技術(shù) #計(jì)算模型與人工智能模擬 #多語(yǔ)言大模型 #推理加速 #推測(cè)解碼

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Do, Dinh-Truong, et al. “AdaSpec: Adaptive Multilingual Speculative Decoding with Self-Synthesized Language-Aware Training and Vocabulary Simplification.” Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, vol. 40, no. 36, Mar. 2026, pp. 30530–38. ojs.aaai.org, https://doi.org/10.1609/aaai.v40i36.40307

AI與物理雙驅(qū)路線圖加速無(wú)稀土永磁體發(fā)現(xiàn)

如何減少高性能永磁體對(duì)昂貴稀土元素的依賴(lài)？Prashant Singh（美國(guó)艾姆斯國(guó)家實(shí)驗(yàn)室）通過(guò)將基礎(chǔ)物理學(xué)與人工智能相結(jié)合，提出了一種系統(tǒng)的無(wú)稀土永磁材料設(shè)計(jì)路線圖，為預(yù)測(cè)和開(kāi)發(fā)下一代可持續(xù)高性能磁體提供了新途徑。

? a) 電子性質(zhì)作為坐標(biāo)依賴(lài)函數(shù)，通過(guò)自洽場(chǎng) (SCF) 或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型學(xué)習(xí)得到；b) 通過(guò)基于截?cái)嗟墓茴D量稀疏性，利用近視性來(lái)強(qiáng)制執(zhí)行局域性。Credit: Advanced Functional Materials (2025).

研究人員提出了一種以電子結(jié)構(gòu)為核心的全新設(shè)計(jì)方法。該方法結(jié)合了基于物理的建模、高通量模擬以及基于推理的智能體DuctGPT，在材料實(shí)際合成前進(jìn)行預(yù)測(cè)。傳統(tǒng)方法依賴(lài)漫長(zhǎng)的實(shí)驗(yàn)試錯(cuò)，而新方案將飽和磁化強(qiáng)度和磁晶各向異性能等物理先驗(yàn)知識(shí)嵌入AI模型中。這一改進(jìn)使AI不僅能在已有數(shù)據(jù)內(nèi)進(jìn)行預(yù)測(cè)，還能探索更廣闊的未知材料空間。此外，該路線圖還將供應(yīng)鏈波動(dòng)、材料成本和工業(yè)可行性等現(xiàn)實(shí)約束納入考量，從而在設(shè)計(jì)階段就篩選出兼具高性能與量產(chǎn)可行性的候選材料。研究發(fā)表在 Advanced Functional Materials 上。

#AI驅(qū)動(dòng)科學(xué) #預(yù)測(cè)模型構(gòu)建 #永磁體 #無(wú)稀土材料 #材料設(shè)計(jì)

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Singh, Prashant. “Universal Electronic-Structure Relationship Governing Intrinsic Magnetic Properties in Permanent Magnets.” Advanced Functional Materials, vol. 36, no. 30, 2026, p. e25433. Wiley Online Library, https://doi.org/10.1002/adfm.202525433

AI解碼腦電波波形：在癲癇發(fā)作前捕捉早期神經(jīng)病變信號(hào)

癲癇的早期精準(zhǔn)診斷一直面臨臨床瓶頸，因?yàn)槌Ｒ?guī)腦電圖往往難以捕捉到短暫的發(fā)作瞬間。Maria Isabel Cano Achuri、Austin J Brockmeier和Amanda E Hernan等研究人員（特拉華大學(xué)與內(nèi)穆?tīng)杻和】抵行牡龋┖献鏖_(kāi)發(fā)了一種新型人工智能算法，成功在無(wú)可見(jiàn)癲癇發(fā)作的腦電波中解碼出早期的遺傳病變信號(hào)。

研究團(tuán)隊(duì)利用攜帶致癲癇 TSC1 基因變異的小鼠模型進(jìn)行概念驗(yàn)證，分析了40多只不同遺傳品系小鼠連續(xù)五天的單通道EEG記錄。該研究提出了一種名為波形包的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。該算法無(wú)需依賴(lài)顯性的癲癇發(fā)作波，而是通過(guò)自主學(xué)習(xí)大腦的波形語(yǔ)言并構(gòu)建電信號(hào)模式詞典，來(lái)尋找常規(guī)人工審查難以發(fā)現(xiàn)的基線電活動(dòng)異常。

結(jié)果表明，即使在沒(méi)有可見(jiàn)癲癇發(fā)作的腦電圖片段中，該方法區(qū)分小鼠遺傳品系的準(zhǔn)確率也達(dá)到了70%。更為重要的是，在兩種特定品系中，該算法預(yù)測(cè) TSC1 基因缺陷（即癲癇易感基因型）的準(zhǔn)確率分別高達(dá)86%和67%。這一結(jié)果證實(shí)了腦電圖基線中隱藏著可測(cè)量的早期神經(jīng)病變生物標(biāo)志物。目前，該團(tuán)隊(duì)正計(jì)劃將該技術(shù)推廣至臨床，用于分析在內(nèi)穆?tīng)杻和】抵行慕邮茉u(píng)估的兒童腦電圖數(shù)據(jù)，以期實(shí)現(xiàn)癲癇的早期預(yù)警與精準(zhǔn)干預(yù)。研究發(fā)表在 Journal of Neural Engineering 上。

#疾病與健康 #神經(jīng)機(jī)制與腦功能解析 #癲癇 #腦電圖 #人工智能

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Isabel Cano Achuri, Maria, et al. “Interpretable EEG Biomarkers for Neurological Disease Models in Mice Using Bag-of-Waves Classifiers.” Journal of Neural Engineering, vol. 23, no. 3, May 2026, p. 036016. Institute of Physics, https://doi.org/10.1088/1741-2552/ae4d8c

首個(gè)AI自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)蠕蟲(chóng)：零邊際成本劫持全網(wǎng)計(jì)算力

傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)蠕蟲(chóng)極易被補(bǔ)丁阻斷，但AI的引入改變了防御格局。Jonas Guan、Tom Blanchard、Hanna Foerster、Hengrui Jia、Gabriel Huang和Nicolas Papernot團(tuán)隊(duì)（多倫多大學(xué)、矢量研究所、劍橋大學(xué)及ServiceNow）展示了一種新型自適應(yīng)人工智能蠕蟲(chóng)原型，證實(shí)其能自主推理并跨設(shè)備傳播。

? 一種由人工智能驅(qū)動(dòng)的蠕蟲(chóng)通過(guò)寄生性地獲取計(jì)算資源，在異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中傳播，從而實(shí)現(xiàn)自主推理。Credit: arXiv (2026).

研究團(tuán)隊(duì)在包含Linux、Windows和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的33臺(tái)主機(jī)的隔離虛擬網(wǎng)絡(luò)中測(cè)試了該原型。該蠕蟲(chóng)利用受害者機(jī)器上運(yùn)行的本地單顯卡開(kāi)源大語(yǔ)言模型進(jìn)行自主推理，無(wú)需依賴(lài)可能被封禁的商業(yè)API。這種分層架構(gòu)允許低配置設(shè)備將推理請(qǐng)求發(fā)送給已被控制的GPU節(jié)點(diǎn)。在15次、每次為期7天的自主傳播實(shí)驗(yàn)中，該蠕蟲(chóng)平均發(fā)現(xiàn)31.3個(gè)漏洞，成功入侵23.1臺(tái)主機(jī)，并復(fù)制到20.4臺(tái)主機(jī)上，實(shí)現(xiàn)了多達(dá)7代的自我復(fù)制。更重要的是，它能通過(guò)實(shí)時(shí)閱讀新發(fā)布的漏洞公告，成功利用模型訓(xùn)練截止日期后才公開(kāi)的漏洞。由于其生存和推理完全寄生在被劫持的計(jì)算資源上，黑客攻擊的邊際成本幾乎降為零。

#其他 #網(wǎng)絡(luò)安全 #人工智能安全 #AI蠕蟲(chóng)

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Guan, Jonas, et al. “AI Agents Enable Adaptive Computer Worms.” Version 1, arXiv, 2026. DOI.org (Datacite), https://doi.org/10.48550/ARXIV.2606.03811

新型基準(zhǔn)測(cè)試AutoLab評(píng)估大模型長(zhǎng)周期閉環(huán)優(yōu)化能力

現(xiàn)有的人工智能評(píng)估多局限于短時(shí)或單輪任務(wù)，難以測(cè)出大模型在長(zhǎng)時(shí)間、高強(qiáng)度自主科研中的真實(shí)迭代水平。來(lái)自華盛頓大學(xué)、麻省理工學(xué)院等機(jī)構(gòu)的研究人員開(kāi)發(fā)了新型基準(zhǔn)測(cè)試平臺(tái)AutoLab，系統(tǒng)評(píng)估了17個(gè)前沿大模型在長(zhǎng)周期閉環(huán)優(yōu)化和自主科研任務(wù)中的表現(xiàn)。

研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)的AutoLab包含36個(gè)涵蓋系統(tǒng)優(yōu)化和模型開(kāi)發(fā)等領(lǐng)域的真實(shí)任務(wù)。每個(gè)任務(wù)提供一個(gè)可運(yùn)行但非最優(yōu)的基準(zhǔn)線，挑戰(zhàn)智能體在嚴(yán)格的墻鐘預(yù)算內(nèi)持續(xù)迭代優(yōu)化。評(píng)估17個(gè)前沿模型共消耗2544個(gè)物理小時(shí)和86億個(gè)tokens。結(jié)果顯示，claude-opus-4.6表現(xiàn)優(yōu)異，綜合平均分（Avg@3，三次獨(dú)立運(yùn)行試驗(yàn)的平均得分）達(dá)到0.68，遠(yuǎn)超第二名gemini-3.1-pro的0.50。相比之下，gpt-5.4和grok-4-20等模型由于缺乏時(shí)間感知（time awareness，指智能體合理分配探索與提交時(shí)間的能力），常常在有大量剩余時(shí)間時(shí)過(guò)早終止，導(dǎo)致得分偏低。研究表明，決定自主科研成功的關(guān)鍵并非初始代碼質(zhì)量，而是智能體持續(xù)獲取實(shí)證反饋并不斷編輯微調(diào)的持久度。

#AI驅(qū)動(dòng)科學(xué) #自動(dòng)化科研 #大語(yǔ)言模型 #智能體 #閉環(huán)優(yōu)化

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https://arxiv.org/abs/2606.05080

AI自主進(jìn)化出高可解釋性大腦認(rèn)知模型

傳統(tǒng)手工構(gòu)建的認(rèn)知模型難以完全捕獲復(fù)雜的學(xué)習(xí)行為。Daniel Kasenberg、Pablo Samuel Castro、Kevin J. Miller等（ DeepMind 等機(jī)構(gòu)）開(kāi)發(fā)了名為 DataDIVER 的工具，成功自動(dòng)從行為數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)了兼具高預(yù)測(cè)精度與人類(lèi)可讀性的計(jì)算模型。

研究團(tuán)隊(duì)利用 DataDIVER 系統(tǒng)，結(jié)合大語(yǔ)言模型與進(jìn)化算法，自動(dòng)生成并優(yōu)化基于 Python 語(yǔ)言的代碼程序。該算法在優(yōu)化模型擬合度的同時(shí)，引入了評(píng)估代碼理解難度的哈爾斯特德復(fù)雜度（Halstead complexity）指標(biāo)進(jìn)行簡(jiǎn)化約束，并利用 Gemini 2.5 Pro 優(yōu)化代碼可讀性。研究在人類(lèi)、大鼠、猴子和果蠅的五種獎(jiǎng)勵(lì)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了測(cè)試。結(jié)果表明，DataDIVER 發(fā)現(xiàn)的復(fù)雜模型在預(yù)測(cè)精度上達(dá)到了黑盒循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水平，顯著超越了傳統(tǒng)手工模型。更為重要的是，其簡(jiǎn)化后的模型不僅比傳統(tǒng)手工模型更易理解，還揭示了此前未被發(fā)現(xiàn)的新型行為機(jī)制，這些機(jī)制在重新分析原始數(shù)據(jù)時(shí)得到了證實(shí)。

#AI驅(qū)動(dòng)科學(xué) #自動(dòng)化科研 #認(rèn)知科學(xué) #可解釋性AI #學(xué)習(xí)機(jī)制

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Kasenberg, Daniel, et al. “AI-Discovered Cognitive Models Reveal Novel Insights into Human and Animal Learning.” bioRxiv, 21 May 2026, p. 2026.05.18.725921. bioRxiv, https://doi.org/10.64898/2026.05.18.725921

LEAP賦能通用大模型實(shí)現(xiàn)高難度形式化數(shù)學(xué)定理自動(dòng)證明

為解決大語(yǔ)言模型生成可驗(yàn)證形式化數(shù)學(xué)證明的難題，谷歌云AI研究團(tuán)隊(duì)和谷歌DeepMind的研究人員開(kāi)發(fā)了智能體框架LEAP，使通用模型無(wú)需專(zhuān)用微調(diào)即可自動(dòng)證明復(fù)雜定理。

該框架借鑒人類(lèi)數(shù)學(xué)家的工作流，將復(fù)雜的證明目標(biāo)分解為由多個(gè)引理組成的有向無(wú)環(huán)圖藍(lán)圖。LEAP 采用非形式化與形式化交替規(guī)劃，先用自然語(yǔ)言撰寫(xiě)推理草稿，再將其翻譯為 Lean 形式化證明語(yǔ)言（Lean formal proof language，一種可由計(jì)算機(jī)內(nèi)核嚴(yán)格驗(yàn)證邏輯正確性的代碼語(yǔ)言）。在搜索過(guò)程中，系統(tǒng)不僅利用 Lean 編譯器進(jìn)行語(yǔ)法檢查，還引入了大語(yǔ)言模型評(píng)審員過(guò)濾無(wú)效路徑。在實(shí)驗(yàn)中，LEAP 成功解答了 2025 年普特南數(shù)學(xué)競(jìng)賽的全部 12 道高難度本科生數(shù)學(xué)題。此外，在團(tuán)隊(duì)新構(gòu)建的 Lean-IMO-Bench 基準(zhǔn)測(cè)試集上，該框架將通用模型的求解率從 10% 以下提升至 70%，超越了達(dá)到國(guó)際奧數(shù)金牌水平的專(zhuān)用系統(tǒng) Aristotle 取得的 48% 成績(jī)。LEAP 還自主完成了高德納（Knuth）偶數(shù)階凱萊圖哈密頓分解等開(kāi)放問(wèn)題的形式化證明，合成了超 5000 行的 Lean 4 代碼。

#AI驅(qū)動(dòng)科學(xué) #自動(dòng)化科研 #形式化數(shù)學(xué) #大語(yǔ)言模型 #智能體框架

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https://arxiv.org/abs/2606.03303

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(lèi)。

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。