追問daily | 現(xiàn)在的年輕人比以往任何時候都更追求完美；孩子愛說謊長大會變壞嗎？

█ 腦科學(xué)動態(tài)

Nature：首個跨越百年的大腦白質(zhì)終生生長曲線圖問世

Cell：上海科技大學(xué)解析Wnt信號體復(fù)合物高分辨結(jié)構(gòu)

35年跨度超8萬人研究：現(xiàn)在的年輕人比以往任何時候都更追求完美

孩子愛說謊長大會變壞嗎？

腦類器官驅(qū)動生物計算機(jī)，能耗更低且支持遠(yuǎn)程云端調(diào)控

為何現(xiàn)場音樂更動人？現(xiàn)場演出能增強(qiáng)腦電波與音樂的同步性

自我意識較弱的人更容易被假手欺騙

孕期和產(chǎn)后超八成女性遭遇體重歧視

人類元認(rèn)知來自何方？新研究在獼猴大腦中找到演化線索

█ AI行業(yè)動態(tài)

估值9650億美元！Anthropic發(fā)布Opus 4.8：上百個智能體并行，11天重寫75萬行代碼

█ AI驅(qū)動科學(xué)

雙靶點磁刺激快速緩解青少年自殺意念

基于無創(chuàng)腦信號的基礎(chǔ)模型解析內(nèi)心獨白

像嬰兒般探索的機(jī)械手自學(xué)彈琴，無需樂譜聽一遍即可復(fù)現(xiàn)

大語言模型正過濾掉人類推理中的倫理與情感

人機(jī)協(xié)同智能框架MetaBeeAI：加速大規(guī)模科學(xué)文獻(xiàn)系統(tǒng)性綜述

半機(jī)械蟑螂在AI引導(dǎo)下成功挑戰(zhàn)復(fù)雜迷宮

警惕心理健康A(chǔ)I帶來的“情感依戀悖論”

一副普通耳機(jī)即可運行的聽覺腦機(jī)接口系統(tǒng)

腦機(jī)接口優(yōu)化電競玩家的神經(jīng)效率

FluxMem框架賦予LLM智能體動態(tài)演變記憶

腦科學(xué)動態(tài)

Nature：首個跨越百年的大腦白質(zhì)終生生長曲線圖問世

大腦白質(zhì)異常與多種神經(jīng)及精神疾病密切相關(guān)，但此前學(xué)術(shù)界一直缺乏標(biāo)準(zhǔn)化的白質(zhì)終生生長參考圖表。Michael E. Kim、Kurt G. Schilling、Bennett Landman及其合作者（范德堡大學(xué)和范德堡健康中心等）分析了海量核磁共振成像數(shù)據(jù)，成功繪制出人類首個從出生到100歲的大腦白質(zhì)生長曲線圖。

? 特定神經(jīng)束發(fā)育里程碑、神經(jīng)生物學(xué)模式和空間梯度。Credit: Nature (2026).

研究人員分析了源自50項人群研究的35120例典型發(fā)育大腦的擴(kuò)散磁共振成像樣本，追蹤了大腦中72條不同功能性白質(zhì)通道的生長與衰老過程。分析表明，全腦白質(zhì)總體積在30歲出頭達(dá)到峰值，之后逐漸萎縮。而代表白質(zhì)組織完整性的關(guān)鍵指標(biāo)各向異性分?jǐn)?shù)成熟更早，在20多歲中期達(dá)到臨界點后便穩(wěn)步下降。研究揭示，大腦不同神經(jīng)回路的生長與衰退遵循完全不同且獨立的時間線，成熟速度最慢的通路往往最能抵抗衰老，而在青春期爆發(fā)式增長的通路在晚年退化最快。通過與精神分裂癥、孤獨癥及阿爾茨海默病患者的數(shù)據(jù)對比，研究還發(fā)現(xiàn)不同疾病在白質(zhì)發(fā)育中表現(xiàn)出獨特的空間偏差模式。研究發(fā)表在 Nature 上。

#疾病與健康 #神經(jīng)機(jī)制與腦功能解析 #腦圖譜 #白質(zhì)

閱讀更多：

Kim, Michael E., et al. “White Matter Micro- and Macrostructure Brain Charts for the Human Lifespan.” Nature, May 2026, pp. 1–11. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-026-10454-2

Cell：上海科技大學(xué)解析Wnt信號體復(fù)合物高分辨結(jié)構(gòu)

經(jīng)典Wnt信號通路如何啟動這一懸而未決的四十載難題如何解決？上海科技大學(xué)生命科學(xué)與技術(shù)學(xué)院許文青團(tuán)隊通過解析Wnt信號體高分辨率三維結(jié)構(gòu)，系統(tǒng)揭示了天然Wnt配體啟動該通路的分子機(jī)制。

? Credit：Cell.

研究團(tuán)隊利用冷凍電鏡成功捕捉到分辨率達(dá)2.9埃的Wnt3a、Fzd8受體與LRP6共受體復(fù)合物結(jié)構(gòu)。該復(fù)合物呈現(xiàn)獨特的2比4比2組裝比例，即兩個Wnt3a蛋白形成同源二聚體作為核心，每個Wnt3a結(jié)合一個LRP6和兩個Fzd8。這種配體二聚化機(jī)制能夠拉攏并誘導(dǎo)受體在細(xì)胞膜上發(fā)生聚類，這是啟動下游信號的關(guān)鍵第一步。此外，研究首次揭示了Wnt3a與LRP6在空間上的精密結(jié)合界面，并驚喜地發(fā)現(xiàn)，將Wnt3a蛋白第57位的精氨酸突變?yōu)榱涟彼峄蚣琢虬彼岷螅浼せ钚盘柕哪芰μ嵘思s8倍，成功獲得超活性突變體，在再生醫(yī)學(xué)領(lǐng)域具有巨大應(yīng)用潛力。研究發(fā)表在 Cell 上。

#疾病與健康 #其他 #Wnt信號通路 #結(jié)構(gòu)生物學(xué) #生命科學(xué)

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Yue, Dan, et al. “Structural Basis of Wnt Signalosome Extracellular Complex Assembly.” Cell, vol. 0, no. 0, May 2026. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.cell.2026.05.006

35年跨度超8萬人研究：現(xiàn)在的年輕人比以往任何時候都更追求完美

為什么現(xiàn)在的年輕一代面臨更嚴(yán)峻的心理健康危機(jī)？Thomas Curran、Andrew Hill和Pia Marie Pose團(tuán)隊（倫敦政治經(jīng)濟(jì)學(xué)院等）通過對過去35年數(shù)據(jù)的系統(tǒng)研究發(fā)現(xiàn)，大學(xué)生的完美主義傾向正在加速上升，這與宏觀經(jīng)濟(jì)不平等的加劇及人均GDP放緩等深層社會經(jīng)濟(jì)因素密切相關(guān)。

研究團(tuán)隊對1989年至2024年間涉及82,939名美、加、英大學(xué)生的307項研究進(jìn)行了跨時間元分析。結(jié)果表明，在這35年間，年輕人的完美主義傾向呈上升趨勢。特別是自21世紀(jì)初以來，完美主義擔(dān)憂（perfectionistic concerns，指對失敗的恐懼、優(yōu)柔寡斷以及害怕受到他人否定評價的心理狀態(tài)）的上升速度，遠(yuǎn)快于完美主義追求。研究進(jìn)一步將心理數(shù)據(jù)與經(jīng)濟(jì)指標(biāo)關(guān)聯(lián)，發(fā)現(xiàn)人均GDP增速放緩促使年輕人通過加倍努力來代償，進(jìn)而推高完美主義追求；而經(jīng)濟(jì)不平等的加劇則直接導(dǎo)致害怕犯錯和在意他人看法的完美主義擔(dān)憂急劇上升。值得注意的是，完美主義與抑郁和焦慮等心理健康癥狀的關(guān)系在過去幾十年中保持穩(wěn)定，這意味著完美主義的普遍增加直接推高了群體層面的心理健康風(fēng)險。研究發(fā)表在 Psychological Bulletin 上。

#疾病與健康 #心理健康與精神疾病 #完美主義 #社會經(jīng)濟(jì)因素 #元分析

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Curran, Thomas, et al. “Perfectionism Is Accelerating over Time: A Cross-Temporal Meta-Analytic Review of 35 Years of College Student Data.” Psychological Bulletin [US], vol. 152, no. 3, 2026, pp. 255–87. APA PsycNet, https://doi.org/10.1037/bul0000518

孩子愛說謊長大會變壞嗎？

兒童說謊行為如何影響其成年后的心理健康與法律風(fēng)險？Victoria Talwar、Angela M. Crossman、Kristy Robinson等人（麥吉爾大學(xué)、蒙特利爾大學(xué)和紐約市約翰杰伊刑事司法學(xué)院）通過一項跨越十余年的縱向研究，繪制了兒童期至青春期的說謊軌跡，發(fā)現(xiàn)持續(xù)或遞增的說謊行為可能預(yù)示著成年早期的反社會人格及犯罪風(fēng)險。

研究團(tuán)隊分析了魁北克幼兒園兒童縱向研究中3017名約6歲兒童的數(shù)據(jù)，追蹤其在6歲至19歲期間由父母和教師報告的說謊行為。研究人員利用增長混合模型分析這些數(shù)據(jù)，并結(jié)合參與者22歲時的精神癥狀及25歲前的犯罪記錄進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。結(jié)果顯示，大多數(shù)兒童的說謊頻率在成長過程中處于較低水平或呈下降趨勢。然而，少數(shù)表現(xiàn)出高頻或遞增說謊軌跡的兒童，其在童年早期往往伴有更高的攻擊性和沖動性。更重要的是，這部分持續(xù)說謊的個體在22歲時表現(xiàn)出明顯的反社會人格障礙癥狀，且在25歲前更有可能出現(xiàn)青少年及成人犯罪記錄。研究表明，長期的病理性說謊結(jié)合沖動與攻擊行為，是早期干預(yù)的重要信號。研究發(fā)表在 Development and Psychopathology 上。

#認(rèn)知科學(xué) #心理健康與精神疾病 #兒童發(fā)展 #反社會行為 #說謊行為

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Talwar, Victoria, et al. “The Long View: Lie-Telling Trajectories, Ages 6 to 19 Years.” Development and Psychopathology, May 2026, pp. 1–14. Cambridge University Press, https://doi.org/10.1017/S0954579426101515

腦類器官驅(qū)動生物計算機(jī)，能耗更低且支持遠(yuǎn)程云端調(diào)控

傳統(tǒng)人工智能計算能耗巨大。為了開發(fā)更高效的計算系統(tǒng)，Simon Spichak 聯(lián)合 Cortical Labs、FinalSpark 及約翰·霍普金斯大學(xué)等機(jī)構(gòu)，利用電極連接人腦細(xì)胞執(zhí)行計算，成功構(gòu)建出超低能耗且支持遠(yuǎn)程云端調(diào)控的生物計算機(jī)。

研究人員將人類皮膚或血液細(xì)胞重編程為多能干細(xì)胞，并培育成分化成熟的腦類器官。將這些類器官置于硬件外殼的多電極陣列上，即可通過電刺激和化學(xué)刺激進(jìn)行控制與測量。相比傳統(tǒng)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，生物計算能耗極低，大腦日均功耗僅約30瓦。Brett Kagan 發(fā)現(xiàn)，生物網(wǎng)絡(luò)在處理混亂數(shù)據(jù)時學(xué)習(xí)效率更高。目前，研究人員已能通過云端平臺以 Python 代碼遠(yuǎn)程控制這些腦細(xì)胞運行實驗，甚至訓(xùn)練腦細(xì)胞玩 乒乓 和 毀滅戰(zhàn)士 等電子游戲。此外，約翰·霍普金斯大學(xué)的 Thomas Hartung 指出，該技術(shù)有望推動神經(jīng)形態(tài)工程的發(fā)展。盡管其不可預(yù)測性仍給訓(xùn)練帶來挑戰(zhàn)，且伴隨潛在意識和倫理爭議，但該平臺已在藥物發(fā)現(xiàn)和高效計算中展現(xiàn)出廣闊前景。研究發(fā)表在 Journal of Medical Internet Research 上。

#意識與腦機(jī)接口 #計算模型與人工智能模擬 #生物計算 #腦類器官 #節(jié)能計算

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Spichak, Simon. “Biocomputing: Beyond the Hype.” Journal of Medical Internet Research, vol. 28, no. 1, May 2026, p. e100949. www.jmir.org, https://doi.org/10.2196/100949

為何現(xiàn)場音樂更動人？現(xiàn)場演出能增強(qiáng)腦電波與音樂的同步性

為什么現(xiàn)場音樂會比高保真錄音更具吸引力？其背后的神經(jīng)機(jī)制此前尚不明確。Arun Asthagiri和Psyche Loui（東北大學(xué)與新英格蘭音樂學(xué)院）通過合作研究發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)場演出能顯著增強(qiáng)聽眾腦電波與音樂聲波節(jié)律的同步性，從而帶來更高的專注度與愉悅感。

研究人員招募了21名參與者，在音樂廳中分別閉眼聆聽小提琴家現(xiàn)場演奏及錄音播放的巴赫小提琴獨奏作品。實驗期間，研究人員利用腦電圖實時監(jiān)測參與者的腦部活動。結(jié)果表明，相比于預(yù)先錄制的音樂，現(xiàn)場演奏引發(fā)了更強(qiáng)的腦電波與音樂節(jié)律同步，即相位鎖定（phase-locking，指大腦神經(jīng)元的電活動模式與外界聲波節(jié)奏在時間上高度對齊的同步化現(xiàn)象）。這種同步性在快節(jié)奏音樂中尤為明顯。行為評估數(shù)據(jù)顯示，聽眾對現(xiàn)場演出的愉悅感和投入度評分顯著更高，且更不容易分心。數(shù)據(jù)分析進(jìn)一步證實，大腦與音樂節(jié)律的這種深度共振，是現(xiàn)場音樂具有獨特情感吸引力的神經(jīng)學(xué)基礎(chǔ)。研究發(fā)表在 Social Cognitive and Affective Neuroscience 上。

#神經(jīng)科學(xué) #神經(jīng)機(jī)制與腦功能解析 #現(xiàn)場音樂 #腦電波同步 #腦科學(xué)

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Asthagiri, Arun, and Psyche Loui. “From Lab to Concert Hall: Effects of Live Performance on Neural-Acoustic Phase-Locking and Engagement.” Social Cognitive and Affective Neuroscience, vol. 21, no. 1, Jan. 2026, p. nsag021. Silverchair, https://doi.org/10.1093/scan/nsag021

自我意識較弱的人更容易被假手欺騙

思維與身體感知之間存在怎樣的聯(lián)系？Willis Klein、A. J. Gregory、Sonia A. Krol和Jennifer A. Bartz（麥吉爾大學(xué)）通過對橡膠手錯覺的研究，發(fā)現(xiàn)自我概念清晰度較低的人更缺乏身體感知。該研究為身心深層關(guān)聯(lián)的具身認(rèn)知理論提供了實證支持。

這項雙重復(fù)制研究招募了77名18至40歲的參與者，采用經(jīng)典的橡膠手錯覺（rubber hand illusion）實驗。實驗中，參與者的一只手被遮擋，視線中放置一只戴手套的橡膠假手。研究人員用畫筆以同步或不同步的方式撫摸真實的手和橡膠手。隨后，參與者填寫評估其自我概念清晰度（self-concept clarity，即自我意識的清晰度、連貫性和穩(wěn)定性）的量表。通過線性混合效應(yīng)模型分析，研究發(fā)現(xiàn)自我概念清晰度得分較低的參與者，更容易受到橡膠手錯覺的影響。即使在不應(yīng)產(chǎn)生錯覺的不同步撫摸條件下，他們也更容易將假手感知為自己身體的一部分。這表明，自我意識較弱的人擁有更易變形的身體自我，更容易將環(huán)境中的外物融入自我認(rèn)知。這一結(jié)果為理解邊緣型人格障礙等精神疾病提供了新視角。研究發(fā)表在 Canadian Journal of Experimental Psychology / Revue canadienne de psychologie expérimentale 上。

#認(rèn)知科學(xué) #心理健康與精神疾病 #具身認(rèn)知 #橡膠手錯覺 #自我概念清晰度

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Klein, Willis, et al. “Self-Concept Clarity and Interoceptive Updating in the Rubber-Hand Illusion: A Double Replication Study.” Canadian Journal of Experimental Psychology / Revue Canadienne de Psychologie Expérimentale [US], vol. 80, no. 1, 2026, pp. 48–54. APA PsycNet, https://doi.org/10.1037/cep0000387

孕期和產(chǎn)后超八成女性遭遇體重歧視

孕婦及產(chǎn)婦往往面臨極大的身心壓力，但親友的體重羞辱如何影響她們的健康習(xí)慣？Taniya S. Nagpal與Angela C. Incollingo Rodriguez（阿爾伯塔大學(xué)等）通過研究發(fā)現(xiàn)，來自伴侶、家人和朋友等至親的體重歧視，會顯著降低孕產(chǎn)婦遵循運動和營養(yǎng)指南的積極性，從而對母嬰健康產(chǎn)生不利影響。

研究團(tuán)隊招募了463名女性，在她們懷孕至少13周及產(chǎn)后三個月時進(jìn)行問卷調(diào)查，評估她們遭受體重歧視的頻率，并對比其營養(yǎng)與運動情況。結(jié)果顯示，高達(dá)85.7%的女性在孕期感受到體重歧視，74.6%的人在產(chǎn)后也有類似經(jīng)歷。統(tǒng)計學(xué)分析表明，遭受體重羞辱的頻率與未達(dá)到運動和營養(yǎng)指南要求顯著相關(guān)。頻繁遭受批評的孕婦更難改善膳食，且在孕期和產(chǎn)后更難維持中等至劇烈身體活動。研究表明，負(fù)面評論并不能起到激勵作用，反而會增加心理壓力并降低自我關(guān)愛，醫(yī)護(hù)人員應(yīng)關(guān)注患者家庭環(huán)境中的體重歧視屏障。研究發(fā)表在 Midwifery 上。

#疾病與健康 #心理健康與精神疾病 #體重歧視 #孕產(chǎn)期健康

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Nagpal, Taniya S., and Angela C. Incollingo Rodriguez. “Weight Stigma from Close Others May Drive Reduced Adherence to Physical Activity and Nutrition Recommendations during Pregnancy and Postpartum.” Midwifery, vol. 156, May 2026, p. 104747. ScienceDirect, https://doi.org/10.1016/j.midw.2026.104747

人類元認(rèn)知來自何方？新研究在獼猴大腦中找到演化線索

人類在規(guī)劃未來時需要評估環(huán)境和自身未來的行為。為了探尋這種前瞻性元認(rèn)知的演化起源，牛津大學(xué)的 Kentaro Miyamoto, Simone D’Ambrogio, Caroline Harbison等研究人員對比了人類與獼猴的腦活動及連接性，發(fā)現(xiàn)獼猴具備類似元認(rèn)知能力并揭示了其在腹側(cè)前額葉的神經(jīng)基礎(chǔ)。

研究人員設(shè)計了一項前瞻性概率判斷任務(wù)，要求人類和獼猴在決策前評估環(huán)境相關(guān)概率以及操作相關(guān)概率。通過功能磁共振成像記錄腦活動，研究發(fā)現(xiàn)獼猴的45a區(qū)特異性參與評估自身表現(xiàn)，而47/12o區(qū)則參與評估環(huán)境。當(dāng)研究人員使用經(jīng)顱超聲刺激干擾這兩個區(qū)域時，獼猴對應(yīng)的評估能力受到了因果性削弱。最后，比較連接性分析表明，人類的前外側(cè)前額葉皮層在腦網(wǎng)絡(luò)連接特征上融合了獼猴45a區(qū)和47/12o區(qū)這兩個獨立環(huán)路。這表明人類高級的前瞻性元認(rèn)知能力可能是通過整合靈長類祖先大腦中已存在的這兩個特異性環(huán)路演化而來的。研究發(fā)表在 Nature Human Behaviour 上。

#神經(jīng)科學(xué) #神經(jīng)機(jī)制與腦功能解析 #元認(rèn)知 #前額葉皮層 #獼猴

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Miyamoto, Kentaro, et al. “Brain Activity, Disruption and Connectivity Comparisons Identify Origins of Human Metacognition in Other Primates.” Nature Human Behaviour, May 2026, pp. 1–22. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41562-026-02473-w

AI 行業(yè)動態(tài)

估值9650億美元！Anthropic發(fā)布Opus 4.8：上百個智能體并行，11天重寫75萬行代碼

Anthropic近日發(fā)布新一代旗艦大模型Claude Opus 4.8，其估值也隨之飆升至9650億美元。該模型構(gòu)建于Opus 4.7基礎(chǔ)之上，在編程、智能體任務(wù)和長時間推理方面顯著增強(qiáng)。官方宣稱，新模型具備更敏銳的判斷力和更高的“誠實性”——主動指出不確定之處，極少做出缺乏依據(jù)的斷言。內(nèi)部評估顯示，Opus 4.8在代碼中存在缺陷卻未加提示的概率僅為前代的四分之一。模型API價格保持不變（輸入每百萬5美元，輸出每百萬25美元），同時推出“極速模式”（Fast Mode，運行速度提升至常規(guī)2.5倍，價格降低約三分之二）。第三方評測中，它在“高級工程師基準(zhǔn)”測試中暴漲30分，以63分險勝GPT-5.5；寫作基準(zhǔn)測試得分79.6，遠(yuǎn)超競品。沃頓商學(xué)院教授Ethan Mollick利用Claude Code中的Opus 4.8，僅憑數(shù)百份匿名研究文件，便自主生成了包含假設(shè)提出、數(shù)據(jù)分析、穩(wěn)健性檢驗直至LaTeX排版的小型學(xué)術(shù)論文，展現(xiàn)了驚人的自動化研究能力。

伴隨新模型，Anthropic推出多項創(chuàng)新功能。Claude.ai平臺新增“投入度控制”（Effort control，用戶可調(diào)節(jié)模型思考深度與資源消耗），從“低投入”到“最大投入”共五檔，其中“高投入”檔位下模型性能最佳但Token消耗較大。Claude Code環(huán)境中的“動態(tài)工作流”（Dynamic workflows，可將任務(wù)拆解為數(shù)百個并行運行的子智能體）允許模型自主規(guī)劃工作流程，處理代碼庫級遷移等超大規(guī)模任務(wù)。Bun原作者Jarred Sumner利用該功能，在11天內(nèi)將約75萬行代碼從Zig移植到Rust，測試通過率達(dá)99.8%。此外，Anthropic宣布完成650億美元H輪融資，估值9650億美元，超越OpenAI。公司預(yù)告下一代旗艦?zāi)Ｐ汀癈laude Mythos預(yù)覽版”已在小范圍測試，其智能水平將超越現(xiàn)有Opus系列，預(yù)計數(shù)周內(nèi)正式開放，屆時需要更強(qiáng)的網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)體系。

#Claude Opus 4.8 #動態(tài)工作流 #誠實性AI #估值9650億 #Anthropic

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https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-8

AI 驅(qū)動科學(xué)

雙靶點磁刺激快速緩解青少年自殺意念

青少年抑郁癥伴隨的自殺風(fēng)險是全球公共衛(wèi)生的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，亟需快速見效的干預(yù)手段。暨南大學(xué)附屬第一醫(yī)院賈艷濱教授團(tuán)隊開展了一項隨機(jī)對照臨床試驗，證實針對特定腦區(qū)的雙靶點無創(chuàng)神經(jīng)調(diào)控療法可以安全、快速地緩解抑郁癥青少年的自殺意念。

該臨床研究招募了59名患有重度抑郁癥（MDD）且伴有自殺意念的青少年患者。受試者被隨機(jī)分配在4天內(nèi)接受共20次的加速間歇theta脈沖刺激。雙靶點組接受針對左側(cè)背外側(cè)前額葉皮層（DLPFC）和左側(cè)小腦的活性電磁刺激，而單靶點組僅在左側(cè)DLPFC接受活性刺激。結(jié)果顯示，在治療第4天，雙靶點組的貝克自殺意念量表評分下降幅度顯著大于單靶點組，兩組平均分別減少14.34分和9.40分。此外，雙靶點組在緩解患者抑郁癥狀和絕望感方面也表現(xiàn)出顯著優(yōu)勢。在安全性方面，除少數(shù)患者出現(xiàn)輕微且短暫的治療部位疼痛或頭暈外，無任何嚴(yán)重不良反應(yīng)報告。這一發(fā)現(xiàn)表明結(jié)合前額葉與小腦的雙靶點刺激方案具有高度的臨床實用性，為抑郁癥青少年的急診干預(yù)提供了新思路。研究發(fā)表在 JAMA Network Open 上。

#疾病與健康 #神經(jīng)調(diào)控 #抑郁癥 #自殺意念 #經(jīng)顱磁刺激

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Huang, Dong, et al. “Dual-Site aiTBS for Suicidal Ideation in Adolescents With Major Depressive Disorder: A Randomized Clinical Trial.” JAMA Network Open, vol. 9, no. 5, May 2026, p. e2613178. Silverchair, https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2026.13178

基于無創(chuàng)腦信號的基礎(chǔ)模型解析內(nèi)心獨白

為了解決失語患者的交流重建問題，Esra Sümer-Arpak 和 Foteini Simistira Liwicki 等（瑞典呂勒奧理工大學(xué)）系統(tǒng)評估了基礎(chǔ)模型在無創(chuàng)腦機(jī)接口中解析內(nèi)心獨白（inner speech）的最新應(yīng)用，闡明了利用通用表征學(xué)習(xí)提升語言解碼性能的發(fā)展現(xiàn)狀。

研究團(tuán)隊系統(tǒng)回顧了2022至2025年間，基于腦電圖（EEG）、腦磁圖（MEG）和功能性磁共振成像（fMRI）等無創(chuàng)神經(jīng)成像技術(shù)結(jié)合基礎(chǔ)模型解析大腦內(nèi)部語言的研究。這類模型利用自監(jiān)督學(xué)習(xí)解決腦電信號信噪比低和個體差異大的挑戰(zhàn)。分析表明，諸如LaBraM等腦信號基礎(chǔ)模型正推動技術(shù)從傳統(tǒng)的特定任務(wù)分類向語義級和連續(xù)性語言解碼跨越。然而，當(dāng)前臨床應(yīng)用仍面臨瓶頸。例如，基于功能性紅外光譜（fNIRS）的模型雖能實現(xiàn)中等程度的語義解碼，但詞詞匯準(zhǔn)確率依然較低。此外，缺乏統(tǒng)一的評估指標(biāo)、模型黑盒化帶來的可解釋性差，以及內(nèi)心獨白涉及的隱私和倫理問題，都是該技術(shù)走向?qū)嵱玫年P(guān)鍵阻礙。研究發(fā)表在 Frontiers in Human Neuroscience 上。

#意識與腦機(jī)接口 #腦機(jī)接口 #大模型技術(shù) #內(nèi)心獨白

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Sümer-Arpak, Esra, et al. “The Current Status of Foundation Models in Decoding Inner Speech from Non-Invasive Brain Signals: A Mini Review.” Frontiers in Human Neuroscience, vol. 20, May 2026. Frontiers, https://doi.org/10.3389/fnhum.2026.1838064

像嬰兒般探索的機(jī)械手自學(xué)彈琴，無需樂譜聽一遍即可復(fù)現(xiàn)

針對傳統(tǒng)輔助設(shè)備無法自適應(yīng)人類肢體退化和動作多變的問題，Hesam Azadjou和Francisco Valero-Cuevas團(tuán)隊（南加州大學(xué)維特比工程學(xué)院與阿爾弗雷德·E·曼藥學(xué)院等）研發(fā)出一種名為“音樂家之手”（Musician Hand）的仿生機(jī)械手系統(tǒng)，其無需預(yù)編程即可通過聽音自學(xué)彈奏旋律。

? “音樂家之手”由四根肌腱驅(qū)動的手指組成，這些手指由小型電動機(jī)控制，旨在模擬人手的運動機(jī)制。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析旋律的聲音，并將其轉(zhuǎn)換為重現(xiàn)該旋律所需的運動指令。Credit: USC Viterbi School of Engineering

該系統(tǒng)采用四根肌腱驅(qū)動的手指，由小型電動機(jī)模擬人手的運動機(jī)制。不同于依賴海量數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)機(jī)器人，該機(jī)械手通過運動咿呀學(xué)語（motor babbling，即模仿嬰兒隨機(jī)活動四肢的探索性過程）進(jìn)行自學(xué)。在短短兩分鐘的鍵盤隨機(jī)按鍵中，系統(tǒng)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析并建立了動作與所產(chǎn)生聲音之間的關(guān)聯(lián)。此后，機(jī)器人聽一遍新旋律即可復(fù)現(xiàn)。在雙盲測試中，兩位專業(yè)評委甚至無法區(qū)分該機(jī)器人與四名人類鋼琴家的演奏。這種感知機(jī)器人學(xué)有望為帕金森病和中風(fēng)患者帶來能自適應(yīng)學(xué)習(xí)用戶運動習(xí)慣的智能外骨骼和居家康復(fù)設(shè)備。研究發(fā)表在 Journal of the Royal Society Interface 上。

#疾病與健康 #機(jī)器人及其進(jìn)展 #感知學(xué)習(xí) #運動咿呀學(xué)語 #仿生學(xué)

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Azadjou, Hesam, et al. “Perception in Action: A Robotic System That Can Teach Itself to Melodiously Play Music by Ear.” Journal of The Royal Society Interface, vol. 23, no. 238, May 2026, p. 20250909. Silverchair, https://doi.org/10.1098/rsif.2025.0909

大語言模型正過濾掉人類推理中的倫理與情感

針對AI搜索普及是否會導(dǎo)致互聯(lián)網(wǎng)失去反映人類特質(zhì)之「靈魂」的問題，Md Taukir Azam Chowdhury、Vagelis Hristidis和Kevin Esterling等（加州大學(xué)河濱分校）展開合作研究，發(fā)現(xiàn)大語言模型在回答主觀問題時過度依賴邏輯，過濾掉了人類論證中豐富的倫理與情感特質(zhì)。

研究團(tuán)隊對比了ChatGPT和Gemini等大語言模型與谷歌和必應(yīng)傳統(tǒng)網(wǎng)頁檢索對數(shù)百個主觀爭議性問題的回答。研究人員引入亞里士多德的修辭三角模型，將論證方式劃分為邏輯（logos）、信譽(yù)（ethos）和情感（pathos）三類。結(jié)果表明，AI系統(tǒng)的論證方式高度雷同，且極度偏好邏輯，幾乎完全過濾了信譽(yù)和情感。相比之下，人類撰寫的網(wǎng)頁則靈活融合了道德、實踐與情感敘事。研究人員指出，這種差異部分源于AI的對齊系統(tǒng)，這導(dǎo)致其傾向于回避情感表達(dá)。這警告我們，過度依賴AI檢索可能會使公共話語扁平化，削弱社會群體間的理解力。研究發(fā)表在 Proceedings of the 18th ACM Web Science Conference 2026 上。

#大模型技術(shù) #其他 #人工智能 #修辭三角 #公共話語

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Chowdhury, Md Taukir Azam, et al. “Comparing the Subjective Opinions and Justifications of LLMs and Web Search Engines.” Proceedings of the 18th ACM Web Science Conference 2026 [New York, NY, USA], WebSci ’26, 2026, pp. 64–74. ACM Digital Library, https://doi.org/10.1145/3795766.3799755

人機(jī)協(xié)同智能框架MetaBeeAI：加速大規(guī)模科學(xué)文獻(xiàn)系統(tǒng)性綜述

面對海量文獻(xiàn)帶來的信息過載挑戰(zhàn)，Rachel H. Parkinson 及其團(tuán)隊（倫敦大學(xué)瑪麗皇后學(xué)院）開發(fā)了人機(jī)協(xié)作的智能框架 MetaBeeAI。該系統(tǒng)通過將大語言模型與人工驗證相結(jié)合，在保障嚴(yán)謹(jǐn)性的同時加速了科學(xué)文獻(xiàn)的系統(tǒng)性綜述進(jìn)程。

? Credit: Ecological Informatics (2026).

研究發(fā)表在 Ecological Informatics 上。研究團(tuán)隊構(gòu)建了名為 MetaBeeAI 的開源模塊化大語言模型管道，并使用 924 篇聚焦于蜜蜂與殺蟲劑關(guān)系的生態(tài)毒理學(xué)論文對其進(jìn)行了系統(tǒng)測試。該平臺利用人工智能識別并提取文獻(xiàn)中諸如蜜蜂物種、殺蟲劑化合物等結(jié)構(gòu)化信息。與其他全自動AI工具不同，MetaBeeAI 引入了人機(jī)協(xié)同機(jī)制。專家可以通過透明的審查界面直接溯源至原始文本，對模型提取的內(nèi)容進(jìn)行驗證和修正。實驗結(jié)果表明，系統(tǒng)在事實性信息提取任務(wù)中表現(xiàn)良好，且隨著專家迭代反饋的積累，大語言模型生成的輸出質(zhì)量與一致性顯著提升。這種人機(jī)協(xié)作的模式既發(fā)揮了AI處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的效率，又利用人類專業(yè)知識克服了生成式人工智能常出現(xiàn)的幻覺問題，確保了學(xué)術(shù)證據(jù)綜合的嚴(yán)謹(jǐn)性。

#AI驅(qū)動科學(xué) #自動化科研 #系統(tǒng)性綜述 #人機(jī)協(xié)同 #可解釋人工智能

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Parkinson, Rachel H., et al. “MetaBeeAI: An AI Pipeline for Structured Evidence Extraction from Biological Literature.” Ecological Informatics, vol. 96, June 2026, p. 103813. ScienceDirect, https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2026.103813

半機(jī)械蟑螂在AI引導(dǎo)下成功挑戰(zhàn)復(fù)雜迷宮

針對傳統(tǒng)半機(jī)械昆蟲控制僅依賴外部行為、缺乏雙向互動的問題，Keisuke Morishima與Chowdhury Mohammad Masum Refat等團(tuán)隊（大阪大學(xué)與迪波內(nèi)戈羅大學(xué)）開發(fā)出一種生物智能半機(jī)械昆蟲系統(tǒng)，通過人工智能實時分析昆蟲體內(nèi)生理信號與運動數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了更協(xié)同的引導(dǎo)控制。

? 安裝在馬達(dá)加斯加嘶嘶蟑螂身上的全集成腦機(jī)接口系統(tǒng)。Credit: ROBOMECH Journal (2026).

研究人員為馬達(dá)加斯加嘶嘶蟑螂配備了一款微型可穿戴背包，該裝置能夠同步采集心跳活動、低頻神經(jīng)信號振幅特征以及體感運動數(shù)據(jù)。通過將這些多模態(tài)數(shù)據(jù)輸入基于隨機(jī)森林的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，AI能夠以高達(dá)93%的總體準(zhǔn)確率識別昆蟲在自然、紫外線、化學(xué)暴露、高溫和食物等五種環(huán)境下的內(nèi)部感知狀態(tài)。基于此，團(tuán)隊提出了昆蟲協(xié)同回路（ISC）概念。在復(fù)雜迷宮測試中，當(dāng)分類器識別到昆蟲處于平靜或受吸引狀態(tài)時，系統(tǒng)會施加輕柔的刺激（如利用紫外線引導(dǎo)轉(zhuǎn)向，或利用振動引導(dǎo)前進(jìn)）來指引其行進(jìn)；而當(dāng)識別到其處于逃避或排斥狀態(tài)時，則立即關(guān)閉刺激，交由昆蟲自主避障。相比因受食物吸引而停滯不前的天然昆蟲，基于ISC引導(dǎo)的半機(jī)械昆蟲成功完成了迷宮導(dǎo)航。研究發(fā)表在 ROBOMECH Journal 上。

#意識與腦機(jī)接口 #腦機(jī)接口 #半機(jī)械昆蟲 #生物混合機(jī)器人 #人工智能

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Refat, Chowdhury Mohammad Masum, et al. “Perception-Driven Control Strategy for Bio-Intelligent Cyborg Insect.” ROBOMECH Journal, vol. 13, no. 1, May 2026, p. 16. Springer Link, https://doi.org/10.1186/s40648-026-00344-7

警惕心理健康A(chǔ)I帶來的“情感依戀悖論”

面對巨大的心理健康需求，Shadi Rezapour、Elham Aghakhani與Rezvaneh Rezapour等研究人員（德雷克塞爾大學(xué)）對此展開研究，通過分析數(shù)百萬條社交媒體帖子，揭示了用戶將通用人工智能作為人類療法補(bǔ)充的真實態(tài)度及潛在風(fēng)險。

研究團(tuán)隊利用自然語言處理技術(shù)，篩選了47個心理健康相關(guān)論壇中超過400萬條帖子，最終對5126條樣本進(jìn)行了深入分析。研究人員引入技術(shù)接受模型（Technology Acceptance Model，用于評估用戶如何接受和使用新技術(shù)的理論框架）和治療聯(lián)盟理論（therapeutic alliance theory，分析治療關(guān)系中任務(wù)、目標(biāo)與情感聯(lián)結(jié)的社會學(xué)框架），剖析了人機(jī)互動的動態(tài)關(guān)系。結(jié)果顯示，大多數(shù)用戶并未將人工智能視為人類治療師的替代品，而是作為無法獲得傳統(tǒng)護(hù)理時的補(bǔ)充工具。雖然人工智能在提供情感安慰和協(xié)助注意力缺陷/多動障礙（ADHD）等患者進(jìn)行日常規(guī)劃時表現(xiàn)出實用價值，但高達(dá)51%的帖子明確表達(dá)了對該技術(shù)的擔(dān)憂。研究進(jìn)一步揭示了情感依戀悖論：當(dāng)人工智能協(xié)助具體任務(wù)時，用戶反饋多為積極；但若缺乏明確目標(biāo)而僅建立強(qiáng)烈的純情感聯(lián)結(jié)，則極易引發(fā)系統(tǒng)依賴、癥狀惡化和內(nèi)疚感。因此，開發(fā)此類工具不應(yīng)過度追求擬人化，而須設(shè)置清晰的安全界限。

#疾病與健康 #心理健康與精神疾病 #人工智能 #用戶態(tài)度 #社交媒體分析

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Aghakhani, Elham, and Rezvaneh Rezapour. “Like a Therapist, But Not: Reddit Narratives of AI in Mental Health Contexts.” arXiv:2601.20747, arXiv, 28 Jan. 2026. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2601.20747

一副普通耳機(jī)即可運行的聽覺腦機(jī)接口系統(tǒng)

對于失去運動和言語能力的嚴(yán)重神經(jīng)功能障礙患者，建立高效的非視覺溝通渠道至關(guān)重要。Simon Kojima與Shin'ichiro Kanoh（芝浦工業(yè)大學(xué)）開發(fā)了一種名為ASME-speller的30鍵聽覺腦機(jī)接口拼寫系統(tǒng)，成功讓受試者僅依靠標(biāo)準(zhǔn)耳機(jī)，在無視力輔助的情況下實現(xiàn)了直觀、高效的字符拼寫。

該系統(tǒng)巧妙利用了聽覺流分段（auditory stream segregation，指大腦將交替出現(xiàn)的聲音感知為獨立聲流的現(xiàn)象）技術(shù)，并結(jié)合了人們熟知的QWERTY鍵盤布局。系統(tǒng)通過標(biāo)準(zhǔn)耳機(jī)同時播放高、中、低三種頻率的聽覺流，分別代表鍵盤的上、中、下三行字母，各流內(nèi)部則循環(huán)朗讀對應(yīng)按鍵的語音。用戶只需將注意力集中在目標(biāo)字符所在的頻率流以及目標(biāo)語音本身，系統(tǒng)即可通過腦電圖捕獲事件相關(guān)電位來識別意圖字符。在線實驗中，10名健康受試者達(dá)到了0.76的平均分類準(zhǔn)確率和2.16比特/分鐘的信息傳輸率。在后續(xù)優(yōu)化中，研究人員引入了動態(tài)停止（dynamic stopping，指在滿足統(tǒng)計顯著性后自動提前終止刺激的策略），使線性判別分析算法的性能進(jìn)一步提升，綜合準(zhǔn)確率達(dá)到0.80，信息傳輸率提高至4.76比特/分鐘。研究發(fā)表在 Frontiers in Human Neuroscience 上。

#意識與腦機(jī)接口 #腦機(jī)接口 #聽覺腦機(jī)接口 #QWERTY布局 #人機(jī)交互

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Kojima, Simon, and Shin’ichiro Kanoh. “The ASME-Speller: 30-Class Auditory Brain-Computer Interface Speller Using Stream Segregation and the QWERTY Layout.” Frontiers in Human Neuroscience, vol. 20, May 2026. Frontiers, https://doi.org/10.3389/fnhum.2026.1807535

腦機(jī)接口優(yōu)化電競玩家的神經(jīng)效率

如何在極端高壓的電子競技賽事中提升選手的反應(yīng)速度與決策精度？Prashant Kumar Choudhary、Suchishrava Choudhary、Sohom Saha（印度勒克什米拜國家體育學(xué)院等機(jī)構(gòu)）通過對18項相關(guān)實證研究進(jìn)行系統(tǒng)性綜述，評估了腦機(jī)接口神經(jīng)同步技術(shù)在電競認(rèn)知表現(xiàn)和神經(jīng)效率優(yōu)化方面的應(yīng)用潛力。

該研究系統(tǒng)分析了包括運動想象（motor imagery，指在沒有實際身體運動的情況下，通過心里模擬動作來激活大腦運動皮層區(qū)域的認(rèn)知過程）腦機(jī)接口、視覺誘發(fā)電位系統(tǒng)以及雙腦耦合等多種調(diào)控方案。結(jié)果表明，基于腦機(jī)接口的神經(jīng)同步調(diào)控對電競玩家的行為和認(rèn)知表現(xiàn)帶來了積極影響。多項實驗表明神經(jīng)同步訓(xùn)練有助于縮短玩家的反應(yīng)時間并提高決策準(zhǔn)確性。例如，結(jié)合了游戲化的運動想象系統(tǒng)能顯著調(diào)節(jié)認(rèn)知負(fù)荷并增強(qiáng)參與度，而基于視覺誘發(fā)的系統(tǒng)則通過降低信號延遲加速了選手的視覺感知處理。此外，雙腦耦合在多人協(xié)作中展示出提升合作決策準(zhǔn)確性的潛力。盡管現(xiàn)有研究因樣本量較小和方案異質(zhì)性高存在一定局限，但該技術(shù)仍為未來電競選手的日常訓(xùn)練提供了全新思路。研究發(fā)表在 Frontiers in Human Neuroscience 上。

#意識與腦機(jī)接口 #腦機(jī)接口 #電子競技 #反應(yīng)時間 #決策能力

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Choudhary, Prashant Kumar, et al. “Brain-Computer Interfaces and Neural Synchronization in Esports: A Systematic Review of Effects on Reaction Time, Decision-Making, and Cognitive Performance.” Frontiers in Human Neuroscience, vol. 20, May 2026. Frontiers, https://doi.org/10.3389/fnhum.2026.1774230

FluxMem框架賦予LLM智能體動態(tài)演變記憶

現(xiàn)有的智能體記憶系統(tǒng)通常是靜態(tài)且難以適應(yīng)動態(tài)環(huán)境的。來自浙江大學(xué)、阿里巴巴集團(tuán)、MemTensor以及同濟(jì)大學(xué)的研究人員，共同開發(fā)了FluxMem。這是一種能夠根據(jù)環(huán)境反饋和長期鞏固動態(tài)調(diào)整記憶拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的全新記憶框架。

研究團(tuán)隊將智能體記憶建模為一個包含語義、情境和程序三層結(jié)構(gòu)的異構(gòu)圖。該框架包含三個演化階段：首先是初始連接形成；其次是反饋驅(qū)動的連接微調(diào)，即利用環(huán)境反饋進(jìn)行鏈路擴(kuò)展或剪枝以糾正錯誤，并對記憶節(jié)點內(nèi)容進(jìn)行重塑；最后是長期連接鞏固，通過離線聚類成功軌跡來誘導(dǎo)穩(wěn)定的程序電路，并由程序演化成熟度評分（Procedure Evolution Maturity Score，一種衡量記憶泛化性和成熟度的指標(biāo)）進(jìn)行優(yōu)化。實驗結(jié)果表明，在 LoCoMo 長期上下文推理基準(zhǔn)測試中，使用 GPT-4.1-mini 底座的 FluxMem 達(dá)到了 95.06 的平均準(zhǔn)確率，遠(yuǎn)超 Full Context 基線（81.23）。在真實的 Mind2Web 網(wǎng)頁導(dǎo)航測試中，其跨任務(wù)成功率提升至 8.1。在 GAIA 基準(zhǔn)測試中，基于 Kimi K2 的智能體成功率從 52.12% 提升至 64.85%，展現(xiàn)出極強(qiáng)的動態(tài)自適應(yīng)能力。

#大模型技術(shù) #計算模型與人工智能模擬 #智能體 #動態(tài)記憶

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Fang, Jizhan, et al. “Rethinking Memory as Continuously Evolving Connectivity.” arXiv:2605.28773, arXiv, 27 May 2026. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2605.28773

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(shè)立了應(yīng)用神經(jīng)技術(shù)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(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)，項目遍布?xì)W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。