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      追問daily | 單個人類神經元計算能力堪比深度神經網絡;空腹聞黑巧克力能提升抗阻訓練表現

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      腦科學動態

      Cell:3DEEP技術繪制新生小鼠毛囊發育四維分子圖譜

      腸道菌群或是衰老晴雨表,大型臨床隊列揭示共病背后的微生態

      單個人類神經元計算能力堪比深度神經網絡

      新型低成本石墨烯傳感器可無創檢測淚液中的多巴胺

      無致幻表現不等于安全:利舒脲小鼠實驗暴露隱性腦部壓力

      空腹聞黑巧克力提升抗阻訓練表現

      為什么網紅對職業倦怠保持沉默?

      鏈接2000人多模態數據,新平臺助推阿爾茨海默病精準診療

      學習識別新物體會重塑大腦視覺區域,類腦人工神經網絡成功預測此變化

      AI行業動態

      SpaceXAI發布旗艦大模型Grok 4.5:主打性價比與軟件工程能力

      Meta斥資數十億美元,在加拿大打造其美國境外最大AI數據中心

      邊聽邊說不卡頓,OpenAI新一代交互模型探索實時語音翻譯

      AI驅動科學

      Nature:使用通用人形機器人完成活體微創手術可行性驗證

      Nature:Google實現量子計算“邊算邊校準”,容錯穩定性提升3.5倍

      新型溫控腦植入物實現神經元雙向調控與實時記錄

      自動化篩選技術突破二維半導體研發瓶頸,加速低功耗AI芯片設計

      轉移印刷結合原位鍵合:超薄半導體封裝技術使HBM密度翻四倍

      腦部植入物不僅要好用更要合意:神經調控設備迎來評估新范式

      腦科學動態

      Cell:3DEEP技術繪制新生小鼠毛囊發育四維分子圖譜

      難以同時捕獲器官形成的三維空間與發育時間信息是生物學界長期面臨的挑戰。Soichiro Asami、Chenshuo Yin、Jean Fan、Luis A. Garza和Reza Kalhor(約翰·霍普金斯大學)開發了三維DNase增強表達譜分析技術,成功重建了小鼠毛囊發育的四維分子圖譜。

      為了完整捕捉深入皮膚數百微米的毛囊結構,研究人員通過使用脫氧核糖核酸酶(DNase I,一種能夠降解DNA以消除試劑非特異性結合屏障的酶)去除基因組DNA,顯著提升了探針滲透效率。他們將該技術與基于雜交的原位測序(HybISS,一種利用熒光編碼在組織中直接測定多種基因表達的技術)結合,分析了新生小鼠皮膚中數十萬個細胞。通過Slingshot算法計算全器官偽時間(pseudotime,一種通過計算轉錄組相似性將細胞按發育時序進行排列的方法),研究團隊將單張空間快照轉化為包含三維空間與一維時間的四維分子圖譜。結果揭示了毛囊發育的三個階段,并發現無毛小鼠在出現肉眼可見的脫發缺陷前,其全器官發育進程已出現延遲和協同性降低。研究發表在 Cell 上。

      #疾病與健康 #其他 #空間轉錄組學 #器官發生 #3DEEP #毛囊發育

      閱讀更多:

      Asami, Soichiro, et al. “Four-Dimensional Molecular Mapping from a Spatial Snapshot Reveals the Dynamics of Hair Follicle Organogenesis.” Cell, vol. 0, no. 0, July 2026. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.cell.2026.06.014

      腸道菌群或是衰老晴雨表,大型臨床隊列揭示共病背后的微生態

      老年人衰弱易導致疾病、跌倒和死亡,但其背后的生物學機制尚不明確。Marina Vilar Geraldi和Mattias Lorentzon等(哥德堡大學薩爾格倫斯卡學院)通過對瑞典和中國大型隊列的研究,發現腸道菌群的多樣性降低和功能受損與老年女性的身體衰弱及高死亡風險存在明確關聯。


      ? Credit: Nature Communications (2026).

      研究人員對2081名75至80歲的瑞典女性進行了長期隨訪,并利用元基因組測序分析其腸道菌群。為了客觀評估,團隊開發了虛弱死亡率指數(FMI,綜合生理、心理及共病情況評估死亡風險的指標)。研究發現,FMI評分越高,其腸道菌群的香農多樣性指數(用于評估微生物群落多樣性的指標)和基因豐富度越低。具體而言,研究鑒別出404種與衰弱顯著相關的細菌。這些菌群改變不僅直接對應跌倒和死亡風險的增加,且在由1448名中國老年人組成的獨立隊列中得到了驗證,表明該微生物特征具有跨地域的共通性。本研究有助于開發識別老年人健康風險的新方法。研究發表在 Nature Communications 上。

      #疾病與健康 #健康管理與壽命延長 #腸道菌群 #衰老 #衰弱癥

      閱讀更多:

      Vilar Geraldi, Marina, et al. “Gut Microbiota Associates with Frailty in Older Women.” Nature Communications, vol. 17, no. 1, July 2026, p. 5925. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-026-75176-5

      單個人類神經元計算能力堪比深度神經網絡

      人類智力不僅源于網絡規模,也取決于單個細胞。Idan Segev和Mickey London(耶路撒冷希伯來大學)與Chris de Kock(阿姆斯特丹自由大學)合作研究發現,單個人類皮層神經元計算復雜度極高,其計算能力堪比一個深度神經網絡。


      ? Credit: Daniela Yoeli/ Hebrew University of Jerusalem

      為了量化神經元的計算復雜度,研究團隊開發了一種基于深度學習的功能復雜度指數。研究人員構建了人類與大鼠不同皮層深度的24個錐體神經元精細模型,并使用時間卷積網絡來模擬這些細胞的輸入輸出行為。結果表明,人類皮層神經元的FCI顯著高于大鼠,顯示出極強的計算優勢。這種高復雜度主要得益于人類神經元更大的總樹突面積、更豐富的樹突分支,以及具有強非線性的N-甲基-D-天冬氨酸受體(NMDA receptor,一種介導突觸可塑性和非線性信號整合的谷氨酸受體)。有趣的是,大鼠神經元的復雜度在皮層第5層達到峰值,而人類則在第2/3層達到峰值。這一成果不僅深化了對人類大腦運行機制的理解,也將啟發新一代更接近生物真實計算的類腦人工智能。研究發表在 PNAS 上。

      #神經科學 #計算模型與人工智能模擬 #腦科學 #神經元 #深度學習

      閱讀更多:

      Aizenbud, Ido, et al. “Dendritic Morphology and Synaptic Nonlinearities Enhance Functional Complexity in Human Cortical Neurons.” Proceedings of the National Academy of Sciences, vol. 123, no. 28, July 2026, p. e2533168123. www.pnas.org, https://doi.org/10.1073/pnas.2533168123

      新型低成本石墨烯傳感器可無創檢測淚液中的多巴胺

      針對帕金森病等神經疾病早期診斷難的問題,Lucas Minghini Gon?alves與Neftalí Lênin Villarreal Carre?o等研究人員開發出一種低成本電化學傳感器,成功實現了通過淚液檢測多巴胺水平,為神經系統疾病的超早期無創監測提供了全新方案。


      ? Credit: ACS Omega (2026).

      該傳感器主要利用激光將薄塑料膜轉化為導電的激光誘導石墨烯。研究人員采用硝酸鎳和尿素對石墨烯表面進行功能化修飾,從而加速了電荷轉移并增加了與多巴胺反應的活性位點。測試結果表明,該設備在緩沖液中的線性檢測范圍為0.25至16.44微摩爾每升,其檢出限低至17.86納摩爾每升。在人工淚液的測試中,傳感器在3.23至9.32微摩爾每升的濃度區間內保持了高靈敏度和選擇性,在復雜基質中的回收率接近100%。由于其檢測下限遠低于健康人群的基線值,且能覆蓋高達三倍的濃度變化,這使得它能夠精準捕捉到多巴胺的初始下降,為帕金森病等疾病的臨床干預爭取黃金時間。研究發表在 ACS Omega 上。

      #疾病與健康 #其他 #帕金森病 #多巴胺檢測 #石墨烯傳感器

      閱讀更多:

      Gon?alves, Lucas Minghini, et al. “Toward Non-Invasive Neurological Biomarker Monitoring: Dopamine Sensing in Tears with Laser-Induced Graphene Electrochemical Sensors.” ACS Omega, vol. 11, no. 24, June 2026, pp. 36141–50. ACS Publications, https://doi.org/10.1021/acsomega.6c03287

      無致幻表現不等于安全:利舒脲小鼠實驗暴露隱性腦部壓力

      篩選無致幻副作用的治療性迷幻藥至關重要。Jillian L. King、Devin P. Effinger和Scott M. Thompson等(科羅拉多大學安舒茨醫學院)通過小鼠實驗發現,傳統用于評估致幻潛力的頭部抽搐反應(HTR)存在嚴重局限,可能遺漏藥物引發的應激與大腦變化。


      ? 左圖顯示了小鼠注射利舒脲(藍色)、LSD(紅色)或生理鹽水后的應激反應(應激激素水平升高)。利舒脲引起了應激激素水平升高,而 LSD 和生理鹽水則沒有。右圖顯示了小鼠注射利舒脲(上圖)或 LSD(下圖)后完成一系列認知挑戰性逃避任務所需的時間。注射利舒脲(藍色)后,小鼠完成任務所需的時間明顯長于注射 LSD(紅色)或生理鹽水(黑色)后。Credit: Translational Psychiatry (2026).

      研究人員對比了致幻藥物麥角酸二乙酰胺(LSD)與結構相似但不致幻的利舒脲(lisuride)。在給成年小鼠注射后,研究人員評估了其頭部抽搐反應(HTR,小鼠服用致幻劑后快速左右搖頭的特異行為)、運動協調性、應激激素水平、腦電圖及認知表現。結果顯示,LSD雖然誘發了強烈的HTR,但對小鼠的運動協調、壓力水平和認知任務表現幾乎無不良影響。相反,注射利舒脲的小鼠雖未出現HTR,卻表現出嚴重的運動障礙,其應激激素飆升,完成認知逃避任務的時間明顯延長,大腦前額葉皮層的腦電波功率也顯著降低。這表明僅憑HTR單一行為指標無法全面反映藥物的真實影響,非致幻迷幻藥的篩選需結合多維度生理評估。研究發表在 Translational Psychiatry 上。

      #疾病與健康 #心理健康與精神疾病 #藥物篩選 #頭部抽搐反應

      閱讀更多:

      King, Jillian L., et al. “Characterizing Non-Hallucinogenic Psychedelics beyond the Head Twitch Response: Phenotypic Fingerprinting of Lisuride and LSD.” Translational Psychiatry, June 2026. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41398-026-04174-4

      學習識別新物體會重塑大腦視覺區域,類腦人工神經網絡成功預測此變化

      大腦在學習新物體時如何改變?Kohitij Kar、Lynn S?rensen和James DiCarlo(約克大學和麻省理工學院麥戈文神經科學研究所)展開合作,發現學習會微妙重塑視覺信息在大腦中的表征方式,并成功用計算模型預測了這一過程。

      研究團隊記錄了訓練有素和未經訓練的獼猴在辨識圖像時,其顳下皮層的神經活動。結果顯示,雖然大腦沒有經歷劇烈重塑,但已學會識別物體的獼猴在IT皮層表現出更強的物體選擇性和不變性表征。研究者使用梯度下降法訓練了一套映射了獼猴IT皮層特征的人工神經網絡。表現出類似學習行為的模型,其內部結構的變化高度擬合了獼猴大腦的實際改變。計算模型還表明,大部分促成學習的變化發生在IT皮層之外的下游區域。這項研究證明了人工神經網絡在抽象層面上模擬生物學習的有效性,未來有助于設計針對視覺任務的個性化訓練方案。研究發表在 Nature Communications 上。

      #神經科學 #神經機制與腦功能解析 #計算模型與人工智能模擬

      閱讀更多:

      S?rensen, Lynn K. A., et al. “Hierarchical Optimization Predicts Plasticity in the Macaque Inferior Temporal Cortex Following Object Training.” Nature Communications, July 2026. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-026-74816-0

      空腹聞黑巧克力提升抗阻訓練表現

      如何空腹保持抗阻訓練表現?Xiaohan Fan、Hengzhi Deng、Jia Yang Ng、Ahmad Amirul Hazim bin Ab Aziz和Mohamed Nashrudin bin Naharudin(馬來亞大學)研究表明,吸入巧克力氣味能不增加主觀疲勞地提升男性腿部訓練量。

      該研究招募了23名空腹至少10小時的年輕男性進行交叉試驗。參與者在進行腿部伸展這一抗阻運動前和組間間歇時,分別吸入30秒的90%黑巧克力、60%牛奶巧克力或水的氣味。研究人員通過視覺模擬評分測量食欲,并用量表評估主觀疲勞感。結果顯示,吸入90%黑巧克力氣味使訓練重復次數比對照組顯著增加了約18次,其通過降低饑餓感和增強飽腹感來抑制食欲,欺騙身體進入預期飽腹狀態。而吸入60%牛奶巧克力氣味也使次數增加了約9次,但它扮演的是享樂獎勵信號,通過創造愉悅環境而非改變代謝饑餓感來提升表現。兩組的主觀疲勞感均未增加。研究發表在 Frontiers in Physiology 上。

      #疾病與健康 #神經機制與腦功能解析 #運動生理學 #食欲控制 #嗅覺感知

      閱讀更多:

      Fan, Xiaohan, et al. “Chocolate Odor Enhances Resistance Exercise Performance through Appetite Suppression in the Fasted State: An Exploratory Study.” Frontiers in Physiology, vol. 17, July 2026. Frontiers, https://doi.org/10.3389/fphys.2026.1834757

      為什么網紅對職業倦怠保持沉默?

      社交媒體內容創作常被視為可以自主支配時間的夢想職業,但其背后普遍存在的心理危害卻鮮為人知。Brooke Erin Duffy與Rosie Nguyen(康奈爾大學)對此展開合作研究,系統揭示了創作者在平臺依賴型創意勞動中所面臨的嚴重職業倦怠及發聲困境。

      研究人員分析了三種數據來源,包括TikTok和YouTube上創作者的58個自制內容、62個新聞媒體賬戶,以及與創作者進行的78次深度訪談。結果顯示,職業倦怠對創作者而言在很大程度上是不可言說的。由于創作者作為獨立承包商不享有全職員工的法律保障,且受制于平臺算法的懲罰機制,他們往往不得不將這種風險個體化,并歸咎于自身失敗。此外,研究揭示了應對風險的性別差異:男性創作者傾向于奉行拼命努力的奮斗理念,而女性則更傾向于自我關懷與恢復性實踐。研究發表在 New Media & Society 上。

      #疾病與健康 #心理健康與精神疾病 #創作者經濟 #職業倦怠 #平臺勞動

      閱讀更多:

      https://dx.doi.org/10.1177/14614448261459667

      鏈接2000人多模態數據,新平臺助推阿爾茨海默病精準診療

      針對阿爾茨海默病高度的個體差異與長潛伏期挑戰,Sarah Biber和Jessica E. Culhane等(美國國家阿爾茨海默病協調中心與華盛頓大學醫學院等)構建了一個多模態數據平臺,成功安全整合了多源患者數據,為該病的精準醫療提供了全新工具。

      該試點項目聯合了三家阿爾茨海默病研究中心,旨在將統一數據集與真實世界數據進行安全關聯。研究人員通過開發可擴展的數據管道和治理框架,成功將2206名參與者的臨床研究數據與電子健康記錄進行了鏈接,并為其中1522名參與者補充了醫療保險索賠數據,其中93%的參與者還擁有基因組圖譜。近500名患者擁有5年以上的完整縱向數據。該平臺克服了臨床編碼不一致以及隱私合規等挑戰,證實了多源多模態數據安全集成的可行性。研究發表在 Alzheimer's & Dementia 上。

      #疾病與健康 #個性化醫療 #阿爾茨海默病 #醫療大數據 #數據集成

      閱讀更多:

      Biber, Sarah, et al. “Integrating Real-World Data with Gold-Standard Longitudinal Clinical and Genomic Data to Advance Precision Medicine for the Alzheimer’s Disease Research Center Program and beyond: A Proof-of-Concept Data Platform.” Alzheimer’s & Dementia, vol. 22, no. 3, 2026, p. e71207. Wiley Online Library, https://doi.org/10.1002/alz.71207

      AI 行業動態

      SpaceXAI發布旗艦大模型Grok 4.5:主打性價比與軟件工程能力

      SpaceXAI聯合Cursor公司正式發布了旗艦大模型Grok 4.5。該模型在數萬塊GB300 GPU上完成訓練,專為代碼編寫與智能體任務設計。在訓練過程中,研究人員重點優化了單Token智能度(per-token intelligence,指大模型在處理每個最小文本單元時所展現的計算與推理效能),并引入了數萬億級的真實開發者交互數據,使模型在多步驟復雜工程任務中表現優異。據Elon Musk介紹,Grok 4.5在性能上基本與Opus 4.7相當,但在推理速度上表現更好。

      在基準測試中,Grok 4.5在SWE Bench Pro上取得了64.7%的解決率,展現出較強的實用價值。此外,該模型在每秒生成詞元數上達到80,且運行消耗的資源顯著低于同類模型。其輸入和輸出價格分別為每百萬詞元2美元和6美元,降低了用戶的調用成本。研究人員透露,下個月還將推出更高參數的版本,進一步在實際場景中閉環解決工程問題。

      #Grok4.5 #AI模型 #SpaceXAI #高性價比

      閱讀更多:

      https://x.ai/news/grok-4-5

      Meta斥資數十億美元,在加拿大打造其美國境外最大AI數據中心

      Meta宣布將投資超91億美元,在加拿大阿爾伯塔省建設其美國境外最大的海外人工智能數據中心。為緩解當地電網壓力,該設施將由專屬的天然氣發電廠供電。該發電廠由Pembina管道公司等組成的財團開發,裝機容量達932兆瓦。阿爾伯塔省技術與創新部長Nate Glubish對此表示歡迎,并稱當地政策正通過優先考慮電力自給,積極吸引超大規模數據中心落戶。

      針對AI設施高能耗與高耗水的環保擔憂,Meta承諾采用閉環冷卻系統,不從周邊取水。此外,公司還將投資4200萬美元用于當地道路和供水等基礎設施建設。在Andrew Zinin等編輯的報道中,該項目預計于2030年下半年啟用。這表明面對資源瓶頸,科技巨頭在布局大模型基礎設施時,正向著能源自給與生態友好的方向轉型。

      #Meta #AI數據中心 #基礎設施 #綠色能源

      閱讀更多:

      https://apnews.com/article/meta-ai-data-center-canada-922a7d15ab730ec53b934269fc00a0fa

      邊聽邊說不卡頓,OpenAI新一代交互模型探索實時語音翻譯

      OpenAI近日發布了全新語音交互模型GPT-Live,實現了無需等待的即時同聲翻譯與流暢對話。該模型改變了以往語音識別技術、大語言模型與語音合成技術三者串聯的傳統模式。GPT-Live引入了全雙工架構(Full-duplex architecture,支持同時發送與接收信號的通信機制),讓AI能夠邊說邊聽,支持用戶隨時插話并精準識別。此外,該服務已接入GPT-5.5,并提供不同強度的推理選擇,配合聯網搜索和可視化卡片,為用戶提供更即時、智能的交互體驗。

      為了在保證流暢度的同時處理復雜請求,研究人員為該模型設計了深度任務委托(Deep task delegation,前后臺任務分流處理的路由機制)。前臺負責維持不間斷的自然語音交流,后臺則將深度推理或聯網搜索等重型任務轉交大模型處理。評測數據顯示,GPT-Live在對話絲滑度與主動搜索能力上均有提升。研究人員表示,這種全新的交互范式讓語音通話從單純的“命令工具”轉變為更具溫度的人機交流入口,進一步推動了人機交互方式的變革。

      #OpenAI #GPTLive #語音交互 #全雙工架構 #人機交互

      閱讀更多:

      https://openai.com/index/introducing-gpt-live/

      AI 驅動科學

      Nature:使用通用人形機器人完成活體微創手術可行性驗證

      臨床人員短缺對醫療系統造成了巨大壓力,多功能人形機器人有望輔助關鍵外科操作。加州大學圣地亞哥分校的 Zekai Liang 及其團隊(加州大學圣地亞哥分校)開發了一種新型遙操作框架,首次評估了通用人形機器人在執行活體手術任務中的技術可行性。

      該研究開發了一種針對人形機器人的腹腔鏡遙操作系統。研究人員使用市售通用人形機器人宇樹 G1 抓握人類醫生普通的手動器械,對活體豬實施了腹腔鏡膽囊切除術。手術分別由人形機器人與人類外科醫生協作完成,以及由兩臺人形機器人共同協作完成。評估結果顯示,遙操作框架成功實現了微創手術的關鍵功能,完成了活體內的手術流程。雖然目前該系統仍存在需要多次重新校準、耗時較長等技術局限,但它展示了通用平臺在臨床多功能輔助中的潛在價值。研究發表在 Nature 上。

      #疾病與健康 #機器人及其進展 #微創手術 #具身智能 #遙操作

      閱讀更多:

      Liang, Zekai, et al. “In Vivo Feasibility Study of Humanoid Robots in Surgery.” Nature, July 2026, pp. 1–9. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-026-10796-x

      新型溫控腦植入物實現神經元雙向調控與實時記錄

      如何實現對大腦深部神經回路的精準雙向控制?Zoia Naumkina, Kanghwan Kim以及Il-Joo Cho帶領的研究團隊(韓國高麗大學醫學院)開發出一種新型微型腦植入物,利用局部溫度變化同時實現了神經活動的激活與抑制。


      ? 雙向熱刺激系統的設計與工作原理。Credit: Advanced Science (2026).

      傳統神經調控技術通常僅具單向控制能力。該研究開發了一種將熱電器件與硅基神經探針相集成的微型化雙向熱刺激系統。該裝置通過聚酰亞胺管提供高效熱絕緣,在探針表面集成了32個微電極陣列,實現了溫度刺激與實時電生理記錄的同步進行。實驗中,研究人員將植入物靶向頭部固定小鼠的藍斑核。結果顯示,冷卻可使腦溫下降約3.9°C,從而有效抑制神經元活動并導致瞳孔收縮;加熱則使腦溫上升約3.7°C,從而增強神經活動并引發瞳孔放大。該技術不僅實現了空間局限在200微米內的精準、可逆調控,還展示了其作為提供感覺反饋的雙向腦機接口及閉環神經調節系統核心技術的巨大潛力。研究發表在 Advanced Science 上。

      #疾病與健康 #腦機接口 #神經調控 #大腦信號解析

      閱讀更多:

      Naumkina, Zoia, et al. “Miniaturized Bidirectional Thermal Stimulation System Integrated With an Electrode Array for Recording Neural Activities.” Advanced Science, n/a, no. n/a, p. e22077. Wiley Online Library, https://doi.org/10.1002/advs.202522077

      自動化篩選技術突破二維半導體研發瓶頸,加速低功耗AI芯片設計

      二維半導體器件研發長期依賴人工顯微鏡檢索,效率低下。Sanghyun Lee與Jimin Kwon等(韓國科學技術院、蔚山科學技術大學等機構)合作開發出自動化篩選與制造技術,實現了大規模二維半導體器件的快速制備與數據驅動分析。

      研究團隊以具有優異電性能的二硫化鉬(MoS?,一種厚度僅為納米級的典型超薄半導體材料)為研究對象。他們開發了一套圖像預處理工作流,利用顯微鏡下RGB通道亮度的細微差異,使計算機能夠自動識別薄片位置并區分三到八層的厚度,這一結果得到了原子力顯微鏡的驗證。研究通過設定的篩選因子過濾掉表面起皺、重疊的低質量薄片,自動從超過十二萬個半導體薄片中挑選合適樣品,并自動設計電極圖案,最終在四英寸晶圓上成功制造并測試了1615個場效應晶體管。大規模統計分析表明,隨著半導體厚度增加,電流更容易流動,但晶體管的電學開關能力卻隨之下降。這一成果將二維半導體研究從人工經驗轉向數據驅動。研究發表在 Advanced Functional Materials 上。

      #AI驅動科學 #自動化科研 #二維半導體 #二硫化鉬 #超低功耗芯片

      閱讀更多:

      Lee, Sanghyun, et al. “Statistically Resolving Thickness-Dependent Electrical Characteristics in Multilayer-MoS2 Transistors.” Advanced Functional Materials, vol. 36, no. 45, 2026, p. e32204. Wiley Online Library, https://doi.org/10.1002/adfm.202532204

      轉移印刷結合原位鍵合:超薄半導體封裝技術使HBM密度翻四倍

      針對高帶寬內存堆疊超薄芯片易翹曲和破損的挑戰,Seok Kim、Uhyeon Kim與Hohyun Keum(浦項科技大學及韓國工業技術研究院)開發出一種新型轉移印刷與原位鍵合工藝,成功穩定堆疊10層以上超薄芯片,使集成密度提升約四倍。


      ? 轉移印刷和原位鍵合概念。a) 總體示意圖。b) 超高密度集成示意圖。c) 基于轉移印刷和原位鍵合的集成概念模型。Credit: Results in Engineering (2026).

      研究團隊將轉移印刷(transfer printing,利用高分子印章吸附力精確拾取并放置芯片的技術)與原位鍵合(in-situ bonding,在轉移過程中同步形成金屬連接的方法)融合在單一平臺中。他們制備了厚度約14微米的超薄硅通孔(UTS-TSV,穿透硅基板的垂直電氣延伸通道)芯片。在低于180攝氏度和低于20千帕的低溫低壓環境下,利用聚合物印章在放置芯片的同時完成了銅-錫擴散鍵合。結果表明,該工藝成功堆疊了10層以上超薄芯片,層間對準誤差極小,結構翹曲得到顯著抑制。其實現的垂直集成密度達到傳統12層高帶寬內存結構的大約四倍。同時,每個通孔的電阻僅為4至5歐姆,且形成了穩固的金屬間化合物,有望大幅提升未來人工智能半導體的性能。研究發表在 Results in Engineering 上。

      #其他 #半導體封裝 #高帶寬內存 #轉移印刷

      閱讀更多:

      Kim, Uhyeon, et al. “Transfer Printing and In-Situ Bonding for Ultra-High-Density Integration.” Results in Engineering, vol. 31, Sept. 2026, p. 111194. ScienceDirect, https://doi.org/10.1016/j.rineng.2026.111194

      腦部植入物不僅要好用更要合意:神經調控設備迎來評估新范式

      為了評估植入式腦設備是否契合實際需求,Gabriel Lázaro-Mu?oz 和 Amanda R. Merner 及其團隊(麻省總醫院布里格姆神經科學研究所)開展研究,首次提出人類保真度標準,用于衡量神經技術與患者及醫療系統的契合程度。

      研究團隊將近十年的神經倫理學實證研究與文獻進行整合,數據基礎包括對患者、臨床醫生及醫療保險提供商等進行的300多次深度訪談,涵蓋了抑郁癥和帕金森病等多種疾病。研究定義了人類保真度(指設備、其獲取流程和相關信息傳遞與關鍵利益相關者的需求和期望相一致的可衡量程度),并建議將其作為類似系統工程中可靠性的性能變量。研究指出,設備與人之間最緊迫的差距存在于五個領域,包括獲取與接受度、侵入性、自我意識與自主性、以患者為中心的結果以及設備長期維護。該標準為開發人員提供了具體建議,以確保患者能夠獲得、信賴并長期使用這些設備。研究發表在 American Journal of Psychiatry 上。

      #疾病與健康 #神經調控 #腦機接口 #人類保真度 #神經倫理學

      閱讀更多:

      Lázaro-Mu?oz, Gabriel, and Amanda R. Merner. “Implantable Neuromodulation Devices in Psychiatry: Human Fidelity and Implementation Challenges.” American Journal of Psychiatry, vol. 0, p. appi.ajp.20251187. psychiatryonline.org (Atypon), https://doi.org/10.1176/appi.ajp.20251187

      Nature:Google利用強化學習實現量子計算“邊算邊校準”,容錯穩定性提升3.5倍

      為了解決大規模量子計算因環境漂移頻繁停機校準的瓶頸,Volodymyr Sivak和Paul V. Klimov等(Google量子AI團隊)開發了將校準與計算融合的控制方案。他們利用強化學習實時優化量子糾錯過程,實現了系統的持續自我維護。

      在傳統的量子糾錯中,系統依靠頻繁的糾錯循環檢測錯誤。研究團隊創新地將這些原本用于糾錯的數據轉化為強化學習的代理目標獎勵信號。通過因子圖將量子芯片劃分為多個局部區域,使每個控制參數只需根據局部的檢測事件更新策略,解決了由于邏輯錯誤率太稀疏而難以訓練的難題。團隊在Willow超導處理器上測試了這一方案。結果表明,面對人為注入的控制漂移,強化學習智能體能夠實時調整參數,使系統的邏輯計算穩定性提升了約3.5倍。即使在人工專家高度優化過的基線上,強化學習微調仍使邏輯錯誤率進一步下降約20%。數值模擬也證實了該方案在擁有近4萬個控制參數的大規模系統中的良好擴展性。研究發表在 Nature 上。

      #AI驅動科學 #自動化科研 #量子計算 #強化學習 #量子糾錯

      閱讀更多:

      Sivak, Volodymyr, et al. “Reinforcement Learning Control of Quantum Error Correction.” Nature, July 2026, pp. 1–6. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-026-10759-2

      整理|ChatGPT

      編輯|丹雀、存源

      關于追問nextquestion

      天橋腦科學研究院旗下科學媒體,旨在以科學追問為紐帶,深入探究人工智能與人類智能相互融合與促進,不斷探索科學的邊界。歡迎評論區留言,或后臺留言“社群”即可加入社群與我們互動。您也可以在后臺提問,我們將基于追問知識庫為你做出智能回復哦~

      關于天橋腦科學研究院

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      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。

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