追問daily | 壓力如何催人老？看電視劇時大腦更容易記住“誰和誰不和”

█ 腦科學動態

Science：斑馬魚與人類大腦共享相同的視聽覺融合邏輯

Cell：LEF1因子定義真正具有自我更新能力的干性T細胞

精準fMRI繪制前額葉皮層個體圖譜：打破“平均腦”迷思

慢性疲勞綜合征患者腦淋巴系統清除功能受損

看電視劇時大腦更容易記住“誰和誰不和”

玩電子游戲可適度提升記憶力

超加工食品攝入過多與幼兒皮層下結構萎縮相關

壓力如何催人老？慢性壓力通過腸道菌群損傷造血功能

█ AI行業動態

谷歌Gemini 3.5 Pro泄露細節曝光，前端代碼能力躍升

GPT-5.6 Sol首批內測結果出爐：主打高性價比長鏈路推理，成本僅為競爭對手一半

ICML 2026大獎重磅揭曉：擴散模型研究迎突破，DeepMind十年經典斬獲時間檢驗獎

█ AI驅動科學

Cell：首個全細胞數字孿生模型誕生，電腦里也能玩轉活細胞線粒體

亞毫米級磁電天線問世，助力新一代超小型植入式設備開發

變色材料賦予機器人高清觸覺，無需復雜重建算法

AI融合視覺顯著性與構圖邊緣，提升藝術產品設計美學評估效果

賦予無人機“疼痛”感知：利用生態學預警指標預測工程系統失控

AI輔助寫作悄然影響社會輿論，微小偏見可在大規模網絡中累積

COMPASS 模型跨癌癥精準預測免疫治療效果

無創腦機接口實現八成語言解碼準確率

腦科學動態

Science：斑馬魚與人類大腦共享相同的視聽覺融合邏輯

不同物種如何在大腦中整合感官信息？Emre Yaksi和Anh-Tuan Trinh等研究人員（挪威科技大學卡弗里系統神經科學研究所）在斑馬魚中發現了一條與哺乳動物類似的感覺通路。該研究揭示了即便演化路徑不同，脊椎動物在處理外界感官信息時仍遵循著高度一致的層級化組織規則。

? 斑馬魚前腦，紅色標記興奮性神經元，綠色標記抑制性神經元。Credit: Dr. Stephanie Fore, Kavli Institute for Systems Neuroscience

研究人員利用不到三周大的幼年斑馬魚進行活體全腦成像，并在顯微鏡下為其提供紅光閃爍和水中微弱震動兩種刺激。研究發現，斑馬魚并沒有像哺乳動物一樣使用丘腦來分揀感官信息，而是通過一個名為腎小球前復合體（preglomerular complex，PG，一種類似于丘腦的神經通路結構）的區域對視覺和震動信號進行分類，并將其單獨傳遞至大腦的外套膜（pallium，大腦皮層的同源結構）。在外套膜深處，神經元展現出了層級結構：淺層的簡單細胞僅對單一感官有反應，而深層的多模態神經元則負責整合信息。特別的是，研究人員發現了一種非線性反應的巧合檢測神經元，它們僅在光線和震動同時出現時才被強烈激活。這一成果表明，不同脊椎動物雖然使用不同的大腦結構，卻通過趨同演化實現了相同的感官處理邏輯。研究發表在 Science 上。

#神經科學 #神經機制與腦功能解析 #感覺處理 #趨同演化 #斑馬魚

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Trinh, Anh-Tuan, et al. “Hierarchical Sensory Processing in Zebrafish Thalamocortical-like Circuits.” Science, vol. 0, no. 0, July 2026, p. eaec2171. science.org (Atypon), https://doi.org/10.1126/science.aec2171

Cell：LEF1因子定義真正具有自我更新能力的干性T細胞

在面對慢性感染或自身免疫疾病的長期戰役中，免疫系統如何持續產生具有戰斗力的T細胞？Andrea Schietinger、Doron Betel和Ivan Maillard等研究人員（紀念斯隆-凱特琳癌癥中心與威爾康奈爾醫學院等）合作，發現了一種由轉錄因子LEF1定義的罕見干細胞樣T細胞。該細胞群在慢性壓力下承擔著持續補充T細胞源泉的角色，為攻克相關慢性疾病提供了新的治療靶點。

為了解T細胞干性的維持機制，研究團隊在自身免疫性1型糖尿病和慢性病毒感染的小鼠模型中展開了并列對比。他們發現，一小群同時表達TCF1和LEF1轉錄因子的T細胞（LEF1+ TCF1hi）才是真正的干性T細胞（TSC）。通過CRISPR基因編輯技術敲除小鼠體內的LEF1基因后，這些干性細胞失去了持續存在與自我更新的能力，從而保護了小鼠免受自身免疫性糖尿病的侵害。相反，在慢性感染模型中提高LEF1表達，則能增加干性T細胞的數量并減少處于耗竭狀態的細胞。此外，計算可視化技術顯示，這兩種截然不同的疾病模型中的干性T細胞共享了117個表觀遺傳編碼的核心基因。研究還表明，這些細胞的命運高度依賴于其在微環境中的定位，阻斷整合素或Notch信號通路會干擾其定位，導致干性T細胞群體迅速崩潰。研究發表在 Cell 上。

#疾病與健康 #其他 #T細胞干性 #LEF1 #自身免疫疾病 #慢性感染

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Miakicheva, Svetlana, et al. “LEF1 and Niche Factors Determine T Cell Stemness across Chronic Diseases.” Cell, vol. 0, no. 0, July 2026. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.cell.2026.06.022

精準fMRI繪制前額葉皮層個體圖譜：打破“平均腦”迷思，揭示交織網絡與邊界功能

前額葉皮層負責高階認知，但傳統成像的平均處理模糊了其精細結構。Zach Ladwig、Caterina Gratton以及團隊成員（貝克曼高級科學技術研究所）利用精準功能磁共振成像技術展開研究，揭示了該區域高度交織且因人而異的復雜網絡圖譜。

? 與平均圖像相比，個體的前額葉皮層網絡密度更高，分布也更分散。個體間的網絡組織也存在差異。Credit: Zach Ladwig

傳統功能磁共振成像（fMRI）通過將多人的大腦數據進行平均處理來消除噪聲，但這種方法會模糊前額葉皮層這一高度個體化區域的細節。為此，研究團隊采用精準功能磁共振成像方法，對10名參與者分別進行了約2小時的靜息態掃描和6小時的任務態掃描。研究結果表明，前額葉皮層并非以往認為的通用區域，而是由不同腦網絡斑塊密集交織而成。特定任務（如語言和社交）的腦部活動與單個特定網絡高度吻合；而執行控制等任務則聚集在網絡之間的邊界處，這表明網絡間在通過邊界進行信息傳遞。此外，該區域的組織結構在個體之間差異顯著，但也存在由三個特定網絡聚集而成的保守基序。研究發表在 Neuron 上。

#神經科學 #神經機制與腦功能解析 #前額葉皮層 #精準神經影像 #腦網絡

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Ladwig, Zach, et al. “Precision fMRI Reveals Densely Interdigitated Network Patches with Conserved Motifs in the Lateral Prefrontal Cortex.” Neuron, vol. 0, no. 0, May 2026. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.neuron.2026.04.011

慢性疲勞綜合征患者腦淋巴系統清除功能受損

慢性疲勞綜合征（ME/CFS）常伴有腦霧等認知障礙。Kiran Thapaliya、Sonya Marshall-Gradisnik、Maira Inderyas與Leighton Barnden（格里菲斯大學國家神經免疫學和新興疾病中心）首次證實患者大腦的廢物清除系統受損，為該病病理機制提供了新線索。

? DTI-ALPS 指數計算感興趣區域在彩色編碼的分數各向異性圖上的位置。球形 ROI（直徑 3 mm）位于投射束和聯絡束中。Dxx：左右方向，Dyy：前后方向，Dzz：頭尾方向。PVS：血管周圍間隙。Credit: Frontiers in Neuroscience (2026).

這項研究招募了58名參與者（包括31名患者和27名健康對照組），利用3T磁共振成像（MRI）技術獲取擴散張量成像（DTI）數據，并計算沿血管周圍空間的擴散張量成像指數（DTI-ALPS，評估腦淋巴系統的無創影像學指標，用于量化腦部廢物清除效率）。結果顯示，患者的全局DTI-ALPS指數（1.44 ± 0.086）顯著低于對照組（1.51 ± 0.11），表明其腦淋巴系統功能明顯減退。單側分析顯示，患者右腦半球的清除功能降低更為顯著。此外，全局DTI-ALPS指數與睡眠障礙嚴重程度（r = -0.47）及注意力不集中（r = -0.43）存在顯著的負相關。這表明，腦部垃圾清除受阻引發的神經炎癥，可能是導致腦霧和睡眠質量惡化的關鍵機制，這也為未來的無創診斷和靶向治療開辟了新途徑。研究發表在 Frontiers in Neuroscience 上。

#疾病與健康 #神經機制與腦功能解析 #慢性疲勞綜合征 #腦淋巴系統 #腦霧

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Thapaliya, Kiran, et al. “Disrupted Glymphatic Function and Its Relationship with Sleep and Cognitive Impairment in ME/CFS Assessed via DTI-ALPS.” Frontiers in Neuroscience, vol. 20, June 2026. Frontiers, https://doi.org/10.3389/fnins.2026.1875420

看電視劇時大腦更容易記住“誰和誰不和”

我們如何理解復雜的人際關系網絡？Isato Chikazawa、Ryo Ishibashi和Tamami Nakano（大阪大學）通過讓受試者觀看電視劇并結合功能磁共振成像技術發現，大腦會根據敘事經驗構建多維度的社會關系地圖，其中敵對和沖突關系在大腦編碼中起到了尤為關鍵的錨定作用。

? 大腦中代表對抗性人際關系的區域。Credit: Tamami Nakano

研究團隊邀請了21名大學生觀看電視劇《金裝律師》（SUITS）的六集內容。參與者在觀劇前后接受了功能磁共振成像（fMRI）掃描，并在掃描時注視劇中八位主角的面部。觀劇后，參與者對各角色間的關系強度以及是親近還是敵對進行評分。研究人員采用表征相似性分析發現，敵對抗衡關系在左側前緣上回和右側內側前額葉皮層中得到了顯著體現。相比之下，在相同標準下，親和關系并未顯示出顯著的神經表征。此外，單變量分析顯示，觀劇后受試者的楔前葉激活顯著增加，表明該區域參與了敘事人物知識的提取。這表明大腦會通過敘事經驗構建多維社會地圖，且對抗關系在其中起到了重要塑造作用。研究發表在 Communications Psychology 上。

#認知科學 #神經機制與腦功能解析 #社會認知 #大腦地圖

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Chikazawa, Isato, et al. “Antagonism Shapes Social Maps in the Human Brain.” Communications Psychology, vol. 4, no. 1, July 2026, p. 100. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s44271-026-00491-y

玩電子游戲可適度提升記憶力

電子游戲對大腦究竟是有益還是有害長期存在爭議。Rumei Zhao、Kunzhen Pang、Jie Yu等研究人員通過對過去二十年研究的系統評估，發現電子游戲能適度提升玩家的記憶力等多項認知能力。

研究團隊針對2005年1月至2025年8月間發表的133項研究進行了三項薈萃分析，涵蓋了14,245名參與者。研究人員將認知表現細分為五個領域并進行了評估。結果顯示，電子游戲時間與整體認知能力之間存在雖小但具有統計學顯著性的正相關關系。在玩家與非玩家的對比中，玩家在空間能力、視覺注意力、認知控制和智力方面展現出微弱優勢。而在因果關系最強的對照試驗中，記憶力是唯一顯示出顯著改善的領域，這表明游戲過程中頻繁且持續的記憶調用發揮了作用。盡管有學者質疑游戲僅存在近遷移效應（near-transfer effects，認知提升僅局限于游戲本身或高度相似的情境），但調節效應分析表明，游戲帶來的認知益處不受性別、年齡、文化背景、健康狀況及游戲類型的影響。研究發表在 Acta Psychologica 上。

#認知科學 #神經機制與腦功能解析 #電子游戲 #記憶力 #認知訓練

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Zhao, Rumei, et al. “The Association between Video Game Play and Cognitive Ability: A Systematic Review and Meta-Analysis.” Acta Psychologica, vol. 267, July 2026, p. 107110. ScienceDirect, https://doi.org/10.1016/j.actpsy.2026.107110

超加工食品攝入過多與幼兒皮層下結構萎縮相關

超加工食品是否會損害幼兒大腦發育？Jonatan Ottino-González和Michael I. Goran（洛杉磯兒童醫院）等研究團隊通過長期追蹤，發現幼兒早期超加工食品的累積攝入與六歲時大腦皮層下特定區域的體積減小存在負相關關聯。

在這項前瞻性出生隊列研究中，研究人員對144對母子進行了從嬰兒期到六歲的長期追蹤。團隊通過多次24小時飲食回顧，評估孩子們在不同生長階段的超加工食品卡路里攝入比例，并在六歲時使用磁共振成像測量皮層下腦區的體積。研究結果顯示，在六歲時，幼兒期的累積超加工食品攝入量每增加10%，其大腦中雙側伏隔核、左側杏仁核、雙側蒼白球、左側殼核和雙側丘腦等涉及情緒、獎勵與動機區域的總體積就會減少近1.92%。雖然現階段研究未發現這些食品與認知表現有直接關聯，但研究人員指出，大腦結構的變化往往先于記憶、思維和行為異常的發生。研究發表在 The American Journal of Clinical Nutrition 上。

#疾病與健康 #神經機制與腦功能解析 #超加工食品 #大腦發育 #兒童健康

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Ottino-González, Jonatan, et al. “Early-Life Cumulative Intake of Ultra-Processed Foods and Subcortical Brain Volume at Age Six Years: A Prospective Cohort Study.” The American Journal of Clinical Nutrition, June 2026, p. 101350. ScienceDirect, https://doi.org/10.1016/j.ajcnut.2026.101350

壓力如何催人老？慢性壓力通過腸道菌群損傷造血功能

心理壓力如何導致免疫受損？中山大學的研究人員發現，慢性心理壓力會抑制大腦特定區域，通過交感神經改變腸道菌群及代謝物，進而加速骨髓造血干細胞衰老。

研究人員利用四種小鼠壓力模型發現，慢性壓力會降低內側前額葉皮層和導水管周圍灰質的神經元活動。利用化學遺傳學技術抑制這些腦區，小鼠表現出造血干細胞喪失、淋巴細胞生成減少等衰老樣表型。機制分析表明，腦區抑制通過交感神經通路改變了腸道環境，使羅伊氏乳桿菌（Lactobacillus reuteri）豐度下降，并導致關鍵代謝物亞精胺水平降低。亞精胺的缺乏進而抑制了造血干細胞的線粒體自噬，引發線粒體過氧化，最終導致鐵死亡應激。補充亞精胺或通過化學遺傳學激活上述腦區，能夠有效逆轉這些造血功能缺陷。研究發表在 Cell Stem Cell 上。

#疾病與健康 #心理健康與精神疾病 #造血干細胞 #腦腸軸 #亞精胺

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Tian, Xiaobin, et al. “Psychological Stress Drives Aging-like Hematopoietic Stem Cell Dysfunction through a Brain-Gut-Bone Marrow Axis.” Cell Stem Cell, vol. 33, no. 7, July 2026, pp. 1205-1222.e11. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.stem.2026.05.012

AI 行業動態

谷歌Gemini 3.5 Pro泄露細節曝光，前端代碼能力躍升

谷歌大語言模型Gemini 3.5 Pro近日被爆出將于7月17日正式發布。泄露信息表明，該模型在前端與視覺代碼生成上實現了能力跳變，能夠生成高完成度、具專業設計品味的頁面。它在可縮放矢量圖形的生成上表現良好，能通過一句話及代碼庫生成復雜的虛擬場景。雖然有觀點用碾壓來形容其前端表現，但在硬核推理、倉庫級軟件工程等復雜長鏈路任務上，它依然遜于Fable 5和GPT-5.6。

消息指出，Gemini 3.5 Pro之所以推遲發布，是因為谷歌對其底座重新進行了預訓練。不僅如此，研究人員還基于此新底座開發名為Nano Banana Pro的圖像模型。雖然近半年來AI領域的焦點多集中在其他競爭對手身上，但谷歌此番重塑底層框架的舉措，表明其試圖通過雙戰線布局奪回競爭身位，大模型領域的行業競賽依然膠著。

#Gemini3.5 #前端代碼 #大模型 #預訓練

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https://x.com/HarshithLucky3/status/2073767413494284754?s=20

GPT-5.6 Sol首批內測結果出爐：主打高性價比長鏈路推理，成本僅為競爭對手一半

OpenAI發布的GPT-5.6 Sol預覽版近日迎來首批用戶內測反饋。英偉達的研究人員指出，該模型在CUDA加速任務中表現優異，運行效率顯著提升。在代碼生成上，Sol更傾向于長線深耕，其生成的代碼量大幅減少，且在空間推理和指令遵循方面均優于舊版模型。雖然它在面對高難度任務時的迭代速度較慢，但其專注于底層性能優化的設計，使其在處理需要多步驟協同的復雜工作流時展現出獨特優勢。

在與競爭對手Fable 5的性能及成本對比中，Sol雖然在部分高難度游戲開發等任務上略遜一籌，但其每百萬輸入和輸出Token的調用成本僅為對方的一半左右。此外，相比Fable 5因過于嚴苛的安全審查導致部分常規任務被頻繁攔截，Sol在引入安全防護系統的同時保持了合理的限制策略，不易干擾用戶的正常調試。隨著Sol全量上線的臨近，這種低成本與高實用性的結合將為開發者提供新的選擇。

#GPT5.6 #人工智能 #代碼生成 #大模型成本 #技術內測

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https://x.com/mark_k/status/2073467892889272609?s=20

ICML 2026大獎重磅揭曉：擴散模型研究迎突破，DeepMind十年經典斬獲時間檢驗獎

國際機器學習大會（ICML）近日公布年度獎項，擴散模型包攬兩項杰出論文獎。其中，來自清華大學的研究人員Zanlin Ni等人發表的文章論證了任意順序生成機制在實際中存在靈活性陷阱，修正了行業對該架構優越性的傳統偏見；研究人員Fan Chen等人則針對高精度采樣提出創新算法，成功突破模型部署階段的質量天花板，標志著該領域正從概念拓展轉向底層基礎建設的務實階段。

杰出立場論文獎由研究人員Sarah Ball與Phil Hackemann獲得，他們指出行業內熱衷開發的價值對齊技術，正無意間演變為內容審核的工具包，呼吁重新思考安全機制的邊界。此外，重磅的時間檢驗獎花落DeepMind公司的研究人員Volodymyr Mnih與David Silver等人在十年前發表的經典巨作。該團隊提出的深度強化學習異步方法，憑借高效優雅的并發探索機制，奠定了現代人工智能系統的核心底座，時至今日依然發揮著深遠影響。

#ICML2026 #擴散模型 #AI安全對齊 #強化學習 #DeepMind

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https://blog.icml.cc/2026/07/05/announcing-the-icml-2026-awards/

AI 驅動科學

Cell：首個全細胞數字孿生模型誕生，電腦里也能玩轉活細胞線粒體

如何高效模擬具有空間解析的全細胞秒級細胞器動態？Eric Arkfeld、Zichen Wang、Hiroyuki Hakozaki、Johannes Sch?neberg等（加州大學圣地亞哥分校）將4D晶格光片顯微成像與粒子反應-擴散模擬結合，首次構建了包含線粒體、微管網絡及分子馬達的全細胞數字孿生模型。

研究團隊以人類口腔鱗癌細胞為對象，利用4D晶格光片顯微鏡（4D lattice light-sheet microscopy，一種低光毒性、高清的活細胞三維成像技術）每11秒獲取一次細胞的三維體積圖像。隨后，他們通過自動化流程將圖像轉化為粒子模型，并在基于粒子反應-擴散模擬的ReaDDy框架下運行。該模型不僅還原了微管網絡和線粒體網絡，還引入了沿微管行走的分子馬達。在驗證中，該模型在不重新調整參數的情況下，成功預測了微管被諾考達唑部分破壞（30分鐘）和完全破壞（60分鐘）時線粒體分裂與融合速率的變化，模擬數據與實驗高度一致。此外，模擬還揭示了線粒體向核周聚集的隱藏機制：微管的拓撲結構才是決定線粒體分布的守門人，而不僅是動力蛋白活性的上調。該研究發表在 Cell 上。

#疾病與健康 #個性化醫療 #全細胞模型 #數字孿生 #線粒體動態

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Arkfeld, Eric, et al. “Whole-Cell Particle-Based Digital Twin Simulations from 4D Lattice Light-Sheet Microscopy Data.” Cell, vol. 0, no. 0, June 2026. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.cell.2026.06.010

亞毫米級磁電天線問世，助力新一代超小型植入式設備開發

傳統植入式設備因射頻天線體積大、發熱高，難以長期安全置于體內。為此，Mahdieh Shojaei Baghini、Adam Armada-Moreira和Hadi Heidari等（格拉斯哥大學等）合作研發出名為μBots的超小型磁電天線系統，成功實現了超寬帶寬的高效無線數據傳輸。

? 封裝式微機器人（ME μBot）概念及器件架構。Credit: Science Advances (2026).

在這項研究中，團隊制造出一種亞毫米級微型機器人。研究人員沒有將天線基底視為惰性材料，而是利用了雙面拋光硅基底獨特的聲學共振特性，使聲波在器件內部往返反射，從而激發出泛音。這種機制使磁電天線獲得了高達22.6 GHz的-10 dB超寬帶寬。實驗中，該設備在3至4 GHz頻段運行，不僅在人類大腦皮層切片和大鼠腦組織中表現出穩定的傳輸性能，還在7 T高場強磁共振成像中證實了良好的兼容性。通過將九個微型天線排列成相控陣，該系統有效克服了植入體與外部接收器因角度錯位導致的信號衰減。此外，團隊成功實現了聲譜視頻與音頻信號的實時無線傳輸。研究發表在 Science Advances 上。

#疾病與健康 #神經調控 #微型機器人 #磁電天線

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Baghini, Mahdieh Shojaei, et al. “Bio-Integrated μBots with Overtone Ultrawideband Magnetoelectric Antennas for Wireless Telemetry.” Science Advances, vol. 12, no. 27, July 2026, p. eaec7011. science.org (Atypon), https://doi.org/10.1126/sciadv.aec7011

變色材料賦予機器人高清觸覺，無需復雜重建算法

如何讓機器人擁有靈敏實時的觸覺？Giacomo Sasso和James Busfield（倫敦大學瑪麗皇后學院）聯合Federico Carpi（佛羅倫薩大學）等設計了一種變色觸覺傳感器，能將壓力轉化為動態顏色圖案，實現高分辨率實時觸覺感知。

? 機器人觸摸一枚硬幣，并感知其細微之處。Credit: Queen Mary University of London

傳統觸覺傳感器依賴觸覺像素陣列，其分辨率受限于布線；而常規視覺傳感器則需復雜算法重構接觸幾何，這會引入計算延遲。該團隊打破常規，設計了一種將傳感功能直接嵌入材料本身的系統。其核心是一個夾在黑色和透明硅膠層之間的拉伸式布拉格反射器（mechanochromic Bragg reflector，一種可通過機械形變改變反射光波長的光學納米結構）。當受到壓力發生形變時，該反射器的納米級層厚會減小，導致反射光的結構色發生改變。一個普通的低成本攝像頭便能實時捕捉這些顏色，并將其直接轉化為精細的應變和壓力圖像。實驗成功繪制出人類指紋、硬幣和葉片的拓撲圖，空間分辨率達到約100微米。由于信息直接以光信號形式呈現，系統無需任何基于深度學習的數據增強，消除了計算延遲。這項成果為精密制造和醫療手術等領域的軟體機器人開發奠定了基礎。研究發表在 Science Advances 上。

#其他 #機器人及其進展 #觸覺傳感器 #機械致變色 #實時感知

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Sasso, Giacomo, et al. “High-Resolution Real-Time Mechanochromic Tactile Sensors.” Science Advances, vol. 12, no. 27, July 2026, p. eaee5236. science.org (Atypon), https://doi.org/10.1126/sciadv.aee5236

人工智能融合視覺顯著性與構圖邊緣，提升藝術產品設計美學評估效果

現有圖像美學評估系統因忽視人類視覺注意力機制而存在局限。商洛學院藝術學院的研究人員開發了一種融合視覺顯著性特征與構圖邊緣信息的新型圖像美學評價算法，成功提升了對文化藝術類產品設計視覺吸引力的評估效果。

該研究提出了一種更符合人類感知規律的算法。該方法包含兩個核心部分：第一種分析邊緣模式以捕捉設計的結構與平衡，第二種則利用注意力機制和弱監督學習動態分配權重，模擬大腦處理視覺刺激的過程。系統基于 EfficientNet 運行，在兩個通用圖像美學數據集上進行了測試。結果表明，該方法的評估性能優于傳統的深度學習模型，且在準確率、計算速度和計算成本之間達到了理想的平衡。研究指出，該方法能為設計師提供量化的改進指導，并通過融入不同文化背景的審美原則，有助于在產品設計中保留多元的文化特性，避免盲目模仿國際主流風格。研究發表在 International Journal of Engineering Systems Modelling and Simulation 上。

#AI驅動科學 #跨學科整合 #視覺顯著性 #圖像美學 #產品設計

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https://www.inderscience.com/storage/f712106312911845.pdf

賦予無人機“疼痛”感知：利用生態學預警指標預測工程系統失控

自動駕駛系統因部件磨損易導致突然失控。Jasper J. van Beers 及其來自代爾夫特理工大學等機構的團隊對此展開研究，成功將生態學中預測生態系統崩潰的指標引入工程系統，使無人機具備類似人類“疼痛”的自知能力以預測失控。

? 四旋翼飛行器在不同葉片損傷程度下的飛行實驗。Credit: Proceedings of the National Academy of Sciences (2026).

研究團隊在網絡動物園（CyberZoo，一個獨特的無人機安全實驗場地）中進行了四旋翼飛行器實驗。他們使用自主飛行的 DragonFly 和人工駕駛的 HoverFly 兩種機型，人為制造了從健康到 55% 不等的旋翼葉片損傷。該實驗不依賴無人機的精確物理模型，而是利用低成本機載傳感器采集實時數據，分析系統在干擾后恢復時間的延長情況，即臨界減速現象。結果顯示，當 DragonFly 遭遇 15% 的葉片損傷時，系統在特定飛行條件下會完全失控，而該指標能在失控發生前可靠地發出早期預警。這一機制類似于人類扭傷腳踝后通過疼痛調整步態，受損的無人機也能根據預警指標實時調整飛行策略以安全降落。該方法未來可推廣至自動駕駛汽車等更廣泛的自主系統。研究發表在 PNAS 上。

#其他 #機器人及其進展 #臨界減速 #自適應安全 #跨學科研究

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van Beers, Jasper J., et al. “Early Warning Signals for Loss of Control in Complex Systems.” Proceedings of the National Academy of Sciences, vol. 123, no. 27, July 2026, p. e2608847123. www.pnas.org, https://doi.org/10.1073/pnas.2608847123

AI輔助寫作悄然影響社會輿論，微小偏見可在大規模網絡中累積

針對社交平臺人工智能寫作工具是否悄然操縱輿論的問題，Stratis Tsirtsis和Sandra Wachter（牛津大學牛津互聯網研究所等）團隊進行研究，證實大語言模型在潤色帖子時會引入隱性偏見，通過網絡累積可大規模重塑公眾輿論。

研究團隊首先使用四個主流開源大語言模型對十三個爭議話題的帖文進行潤色。結果顯示，即使被明確指示保持原意，模型仍會系統性地改變立場，例如更傾向于支持槍支管制。為了探究這些個體層面的微小偏差如何影響群體，研究人員擴展了經典的輿論動力學（opinion dynamics，研究群體意見形成與演變規律的數學模型）框架，并在基于真實社交平臺數據的網絡中進行模擬。結果證實，AI引入的微弱偏見會在網絡互動中不斷累積和放大，使長期群體輿論產生遠超個體偏差幅度的整體漂移。此外，團隊在審計X平臺的聊天機器人Grok時發現，其在特定話題上的立場偏差源于平臺設置的特定指令。研究表明，AI介導的隱性傳播正在成為塑造公共話語的新機制。

#認知科學 #大模型技術 #輿論動力學 #社交網絡 #人工智能監管

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Tsirtsis, Stratis, et al. “AI-Mediated Communication Can Steer Collective Opinion.” arXiv:2605.16245, arXiv, 15 May 2026. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2605.16245

COMPASS 模型跨癌癥精準預測免疫治療效果

免疫檢查點抑制劑僅對少數癌癥患者有效且預測困難。為攻克這一核心難題，Wanxiang Shen、Marinka Zitnik及其來自哈佛醫學院等機構的團隊開發出名為COMPASS的人工智能大模型，實現了跨癌癥和療法的高精度、可解釋性免疫治療反應預測。

? 基于預訓練 COMPASS 模型的微調策略。Credit: Nature Medicine (2026).

研究團隊設計的COMPASS模型采用了概念瓶頸轉換器（將高維輸入映射到人類可理解概念后再做出預測的深度學習架構）算法。模型首先在癌癥基因組圖譜的10184個腫瘤樣本上進行預訓練，將近16000個基因的表達譜映射到44個涉及免疫細胞狀態和信號通路的免疫概念中，隨后在16個臨床試驗隊列上進行了微調。結果顯示，COMPASS在預測免疫檢查點抑制劑的療效時，準確率比現有最佳方法平均提高了百分之8.5。在尿路上皮癌的生存分析中，被模型預測為應答者的患者生存期顯著延長，風險比達到4.7。此外，該模型能夠生成個性化圖譜，解釋為何部分擁有大量免疫細胞浸潤的患者仍出現耐藥，為臨床個性化用藥和新藥靶點開發提供了重要參考。研究發表在 Nature Medicine 上。

#疾病與健康 #預測模型構建 #人工智能醫學 #免疫治療

閱讀更多：

Shen, Wanxiang, et al. “Generalizable AI Predicts Immunotherapy Outcomes across Cancers and Treatments.” Nature Medicine, July 2026, pp. 1–13. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41591-026-04502-7

無創腦機接口實現八成語言解碼準確率

無創腦機接口如何克服信號差的難題以實現高精度語言解碼？Jarod Lévy、Mingfang Zhang和Jean-Rémi King等研究人員（Meta AI）開發了名為Brain2Qwerty的算法模型，成功從非侵入式腦電和腦磁信號中解碼出打字文本，縮小了無創與侵入式技術的性能差距。

研究人員招募了35名受試者完成記憶并打字的任務，同時使用腦電圖與腦磁圖記錄腦活動。該模型由三個關鍵部分組成：卷積模塊用于提取局部手指敲擊特征并進行個性化校準，Transformer模塊負責利用上下文信息進行句子糾錯，預訓練字符級語言模型則用于約束輸出使其符合語言規律。結果表明，使用腦磁圖時，平均字符錯誤率僅為29%，其中表現最好的受試者錯誤率低至18%，甚至能準確解碼測試集外的生疏句子。相比之下，腦電圖的字符錯誤率為65%。研究表明，結合高信噪比非侵入設備和合理的模型設計，無創腦機接口完全有能力解碼復雜的自然語言。研究發表在 Nature Neuroscience 上。

#意識與腦機接口 #腦機接口 #非侵入式腦機接口 #深度學習 #腦磁圖

閱讀更多：

Lévy, Jarod, et al. “Noninvasive Decoding of Typed Sentences from Human Brain Activity.” Nature Neuroscience, June 2026, pp. 1–7. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41593-026-02303-2

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。