█ 脑科学动态
Nature：海马体不断重组，大脑如何锚定记忆？
Nature：首次在活体动物中拨动量子开关，远程遥控基因表达
Cell：破解疤痕形成之谜，过度神经支配阻碍皮肤完美再生
睡眠脑电波计算大脑年龄可预测未来痴呆症风险
并非所有活跃细胞都能存储记忆：探秘海马体CA1区的记忆编码机制
童年逆境非宿命：终生运动可增强大脑压力适应力
86种微RNA揭示社会逆境如何重塑心理健康
处于临界状态的大脑更聪明
█ AI行业动态
全球首个脑机接口产品获医保编码
五天改写大脑回路：新型磁刺激方案让抑郁症康复率翻倍
AI终获“永久记忆”，最难考试斩获99%准确率
█ AI驱动科学
准确率达95%且极其省电，神经符号架构挑战传统机器人大模型
简单机械网络重现人类肌肉动态
专为AI数据中心打造：可大规模量产的高速光学微芯片
AI使学习更容易，ChatGPT摘要比维基百科更助记
聪明反被聪明误，高性能AI在识别欺骗性建议时仍显脆弱
类脑纳米电子器件有望将人工智能硬件能耗降低70%
如何让脑机输出完整的句子？用“语义拼图”重构自然语言解码
脑科学动态
Nature：海马体不断重组，大脑如何锚定记忆？
大脑记忆结构不断变化，记忆如何保持稳定？Adrien Peyrache等人（麦吉尔大学）发现大脑内部指南针在数月内保持极高稳定性，这为记忆持久性提供了神经学解释，并揭示了阿尔茨海默病早期迷路症状的潜在根源。
▷ PoSub HD 单元调谐在相同环境下的长期稳定性。Credit: Nature (2026).
研究人员利用微型头戴式显微镜，对小鼠后下托（post-subiculum，大脑中参与空间记忆的区域）的同一批头部方向细胞（head-direction cells，追踪个体面朝方向的神经元网络）进行了数月的纵向追踪。结果显示，尽管大脑记忆中心海马体的活动会随时间重组，头部方向系统始终保持高度保守的群体结构。当小鼠探索新空间时，大脑内部罗盘会迅速设定方向参考点，将内部表征与外部地标对齐。即使仅经历一次环境暴露，该特定空间的方向感也能在几周后被精确保留，且系统一致性的微妙变化能编码环境身份信息。这揭示了头部方向系统为空间定位提供了高度稳定的基础，有助于解释阿尔茨海默病患者为何在记忆严重受损前易出现迷失方向的症状。研究发表在 Nature 上。
#疾病与健康 #神经机制与脑功能解析 #记忆机制 #空间导航 #阿尔茨海默病
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Skromne Carrasco, Sofia, et al. “Months-Long Stability of the Head-Direction System.” Nature, Feb. 2026, pp. 1–7. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-025-10096-w
Nature：首次在活体动物中拨动量子开关，远程遥控基因表达
微弱磁场能否在活体内精准控制量子层面的生物反应？Shaun C. Burd和Nahal Bagheri等（斯坦福大学）在多细胞动物中利用磁共振技术成功控制了自旋相关自由基对的动力学，证实量子效应存在于复杂活体内，并能用于远程调控基因表达等生物分子过程。
研究团队选择将红色荧光蛋白与黄素辅因子（flavin cofactor，一种细胞内天然存在的辅助分子）结合。通过对秀丽隐杆线虫进行基因改造，使其表达特定的红色荧光蛋白。当这些蛋白与黄素相遇并受到光照时，会形成自旋相关自由基对。实验中，研究人员利用亥姆霍兹线圈产生静态磁场，同时用环形谐振器施加约450 MHz的射频磁场。宽场荧光成像结果显示，施加静态磁场使线虫体内发光强度下降约6%；而叠加特定频率的射频磁场后，发光强度显著回升。这种变化精确发生在电子自旋共振频率附近，证明自由基对的量子相干时间超过4纳秒。此外，该效应在肠道组织中最强而在神经元组织中较弱。这一突破揭示了在室温且复杂的活体环境中维持和控制量子状态的巨大潜力。研究发表在 Nature 上。
#量子生物学 #磁共振 #自旋相关自由基对
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Burd, Shaun C., et al. “Magnetic Resonance Control of Spin-Correlated Radical Pair Dynamics in Vivo.” Nature, Mar. 2026, pp. 1–6. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-026-10282-4
Cell：破解疤痕形成之谜，过度神经支配阻碍皮肤完美再生
成年人皮肤受伤为何总留疤？Ya-Chieh Hsu团队（哈佛大学）揭示了其中机制，发现过度神经支配是阻碍哺乳动物皮肤完美再生的关键障碍，实验证实消除该神经障碍即可成功恢复受损皮肤的多谱系再生能力。
该研究对比了胚胎期与出生后皮肤损伤的愈合过程，利用单细胞RNA测序鉴定出一种仅在出生后出现的伤口特异性成纤维细胞。研究发现，胚胎期伤口能完美再生多种细胞，但出生后伤口中的PWF会高表达特定基因，分泌CXCL12等趋化因子吸引大量神经长入，引发过度神经支配（hyperinnervation，指神经纤维在局部异常密集生长的现象）。这种异常神经环境直接阻断了多谱系组织再生。当团队敲除成纤维细胞的Cxcl12基因或进行神经消融（nerve ablation，利用物理或化学手段破坏特定神经的方法）以减少神经支配时，出生后伤口约有百分之六十的再生限制被解除，成功恢复了器官级再生能力。研究发表在 Cell 上。
#疾病与健康 #其他 #再生医学 #皮肤修复 #成纤维细胞
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Tam, Hannah T., et al. “Hyperinnervation Inhibits Organ-Level Regeneration in Mammalian Skin.” Cell, vol. 0, no. 0, Mar. 2026. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.cell.2026.02.027
睡眠脑电波计算大脑年龄可预测未来痴呆症风险
传统睡眠指标难以准确反映睡眠生理复杂性并预测认知衰退。Haoqi Sun和Yue Leng等人（加州大学旧金山分校和贝斯以色列女执事医疗中心）利用机器学习分析睡眠脑电波，发现基于睡眠信号估算的大脑年龄能有效预测未来罹患痴呆症的风险。
研究团队汇总了5个社区纵向队列的7105名初始无痴呆成年人的数据，随访时间跨度为3.5至17年。通过开发的一种机器学习模型，团队提取了夜间家庭多导睡眠图中的13个脑电图微观结构特征，计算出大脑年龄指数（BAI，即脑龄与实际年龄的差值）。结果显示，脑龄每比实际年龄大10岁，参与者未来罹患痴呆症的风险就会显著增加39%。即使在调整了年龄、性别、载脂蛋白E ε4（apolipoprotein E ε4，一种与阿尔茨海默病高风险相关的基因变异）、体重指数及睡眠呼吸暂停等混杂因素后，这一关联依然成立。此外，脑电图上突然出现的峰度活动（kurtosis，一种大尖峰脑电信号）与较低的痴呆风险相关。该研究表明，基于睡眠脑电的大脑年龄评估有望作为一种非侵入性的数字生物标志物，用于早期筛查和预防认知衰退。研究发表在 JAMA Network Open 上。
#疾病与健康 #个性化医疗 #痴呆症 #睡眠脑电图 #机器学习
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Sun, Haoqi, et al. “Machine Learning–Based Sleep Electroencephalographic Brain Age Index and Dementia Risk: An Individual Participant Data Meta-Analysis.” JAMA Network Open, vol. 9, no. 3, Mar. 2026, p. e261521. Silverchair, https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2026.1521
并非所有活跃细胞都能存储记忆：探秘海马体CA1区的记忆编码机制
记忆的形成并非大脑简单的静态记录，而是高度动态且具有极强选择性的过程，但大脑如何精准筛选并存储特定体验的记忆？Clément Pouget、Christina K. Kim与Gisella Vetere等（PSL研究大学、普林斯顿大学与圣裘德儿童研究医院）通过实时追踪小鼠学习过程，揭示了海马体不同神经元群在记忆形成中的动态分工，发现仅有特定细胞子集能构成核心记忆痕迹并触发记忆提取。
▷ 图中展示了小鼠海马体（大脑中呈蝴蝶状的区域，作者对其进行了分析），突出显示了用 FLiCRE 标记的荧光细胞，这些细胞可以通过光照进行人工激活。该图像是在研究团队的实验室实验过程中直接拍摄的。Credit: Pouget et al.
研究团队通过对小鼠进行联想恐惧学习实验，探究了大脑对恐惧记忆的编码机制。实验中，研究人员采用钙成像密切监测海马体上部CA1区的活动。为精确锁定关键细胞，团队利用名为FLiCRE的靶向标记技术，并结合光遗传学在记忆提取阶段操控这些细胞群。实验结果显示，CA1区互不重叠的神经元群在学习的不同阶段依次激活，分别负责编码动物体验的不同侧面。值得注意的是，记忆的形成具有极高的选择性，只有特定的一小部分神经元群被征用来形成记忆痕迹并触发真实的恐惧反应。即使人为激活其他在学习期间也曾活跃的神经元，依然无法唤醒小鼠的恐惧记忆。这一发现深刻阐明了记忆编码的核心机制，未来有望为创伤后应激障碍和焦虑症等相关疾病的干预提供全新的理论基础。研究发表在 Nature Neuroscience 上。
#疾病与健康 #神经机制与脑功能解析 #记忆痕迹 #海马体 #光遗传学
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Pouget, Clément, et al. “Deconstruction of a Memory Engram Reveals Distinct Ensembles Recruited at Learning.” Nature Neuroscience, Mar. 2026, pp. 1–9. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41593-026-02230-2
童年逆境非宿命：终生运动可增强大脑压力适应力
童年创伤会对大脑造成不可逆的改变吗？Lemye Zehirlioglu和Christian Schmahl等（海德堡大学曼海姆医学院）发现，终身体育锻炼可重塑神经连接，增强大脑在逆境后的压力应对能力。
研究调查了75名在18岁前经历过逆境的成年人，利用静息态功能磁共振成像检查了杏仁核、海马体和前扣带回皮层等关键压力调节区域的功能连接模式。结果表明，童年不良经历与终身体育锻炼在神经连接上存在显著交互作用，尤其在皮层下-小脑和运动相关网络中最为明显。数据呈现出交叉调节模式：在低运动水平下，逆境与较低的脑区连接性相关；而在高运动水平下，逆境与较高的脑区连接性相关。当终身运动量达到每周150至390分钟时，支持压力适应的神经重组特征最为突出。这表明存在一个最佳运动区间，证实了运动能动态重塑受创伤影响的大脑网络。研究发表在 Biological Psychiatry: Cognitive Neuroscience and Neuroimaging 上。
#疾病与健康 #心理健康与精神疾病 #童年创伤 #体育锻炼 #神经连接
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Zehirlioglu, Lemye, et al. “Lifetime Physical Activity Moderates the Neural Effects of Childhood Adversity on Resting State Functional Connectivity.” Biological Psychiatry: Cognitive Neuroscience and Neuroimaging, Jan. 2026. ScienceDirect, https://doi.org/10.1016/j.bpsc.2026.01.006
86种微RNA揭示社会逆境如何重塑心理健康
环境创伤和不良经历如何通过改变基因组活性来诱发精神疾病？Chengqi Wang、Monica Uddin等（南佛罗里达大学和哈佛大学等）开展了相关研究，成功鉴定出86种与社会逆境及创伤后应激障碍症状严重程度密切相关的微RNA分子，揭示了心理创伤在分子层面的表观遗传学机制。
▷ KEGG 通路富集分析，探索可能调节 PTSS 与感知歧视之间或 PTSS 与累积性创伤之间关联的 miRNA。每个像素反映了经 KEGG 通路富集分析鉴定出的、用于调节 PTSS 与特定社会逆境之间关系的 miRNA 靶基因的校正后 P 值。颜色强度反映了基于双侧 Fisher 精确检验和 FDR 校正 P 值的统计显著性水平。Credit: Wang et al.
该研究分析了底特律社区健康研究（Detroit Neighborhood Health Study，一项长期的基于社区的前瞻性纵向队列研究）的数据。研究人员收集了483名主要为非裔美国人参与者的问卷和血液样本，全面评估了他们所经历的社会逆境（如经济困难、感知歧视和累积性创伤）、创伤后应激障碍的症状严重程度，以及体内微RNA的表达水平。结果显示，共有86种微RNA与社会逆境和PTSD严重程度显著相关。这些分子主要参与调控机体的免疫反应、大脑和神经系统功能以及细胞周期与分化过程，其中23种微RNA此前已被证实与创伤性脑损伤等应激反应疾病存在紧密联系。该发现表明，长期暴露于社会经济逆境中会诱发持久的生物学改变，进而塑造个体的压力反应性。这项研究不仅阐明了决定个体面对压力事件时表现出心理韧性或脆弱性的底层分子通路，也为未来制定个性化的精神健康干预计划提供了科学依据。研究发表在 Nature Mental Health 上。
#疾病与健康 #心理健康与精神疾病 #创伤后应激障碍 #表观遗传学 #微RNA
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Wang, Chengqi, et al. “The Relationship between Social Adversity, Micro-RNA Expression and Post-Traumatic Stress in a Prospective, Community-Based Cohort.” Nature Mental Health, vol. 4, no. 3, Mar. 2026, pp. 416–26. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s44220-025-00581-6
处于临界状态的大脑更聪明
大脑如何实现最佳的认知表现？Gianina Cristian等人探讨了发育中儿童大脑特定神经动态与智商的关联。结果显示，高智商与大脑联合皮层中更好的兴奋与抑制平衡状态密切相关。
▷ 利用功能性兴奋-抑制比 (fE/I) 和 1/f 指数表征脑信号。左图：接近所谓的“临界状态”反映了兴奋-抑制比 (E/I) 的平衡，其中 fE/I = 1。如果 < ≤ 1，则网络处于亚临界状态，或以抑制为主导。如果 > ≤ 1，则网络处于超临界状态，或以兴奋为主导。右图：1/f 指数量化振荡峰值下方的非周期性活动。Credit: Adapted from The Journal of Neuroscience (2026).
该研究招募了128名6至19岁的典型发育儿童和青少年，记录了睁眼静息状态下5分钟的脑电图数据，并评估了参与者的智商。研究团队采用两种指标量化大脑近临界动态：功能性兴奋-抑制比和1/f非周期指数（1/f aperiodic exponent，量化背景脑电功率谱形状的互补性生理指标）。数据被归类为七个功能性静息态网络进行深入分析。
结果表明，在联合皮层中，上述两种指标与智商显著相关。高智商儿童在联合皮层的功能性兴奋-抑制比值更接近理论临界值1，且1/f非周期指数更低。这种相关性沿着从感觉运动网络到联合网络的层级梯度发生系统性变化，并在青春期阶段最为明显。该发现表明，特定皮层网络向稳定与灵活平衡状态的调谐支持了发育中个体更高效的认知处理。研究发表在 The Journal of Neuroscience 上。
#神经科学 #神经机制与脑功能解析 #认知发育 #脑电图 #兴奋与抑制平衡
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Cristian, Gianina, et al. “Critical Dynamics in the Association Cortex Predict Higher Intelligence in Typically Developing Children.” Journal of Neuroscience, vol. 46, no. 9, Mar. 2026. Research Articles. www.jneurosci.org, https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.1414-25.2026
AI 行业动态
全球首个脑机接口产品获医保编码
前沿医疗技术正以前所未有的速度跨越从审批到应用的鸿沟。近日，全球首款侵入式脑机接口医疗器械——博睿康医疗科技（上海）有限公司的植入式脑机接口手部运动功能代偿系统，在3月13日获批上市后仅两天，便迅速获得了国家医保局的医保编码。这一“无缝衔接”的速度，标志着围绕脑机接口这类创新器械的监管、审批与医保支付环节已形成高效的联动机制。政策端对创新产品临床转化的支持，正从宏观表态转化为具体、高效的流程保障，为长期被视为“未来技术”的脑机接口领域铺就了从科研试验走向规范化临床应用的关键路径。
获得医保编码，对于创新医疗器械而言，其实际意义远不止于一个代码。它打通了产品从审批通过到进入医院、建立收费体系和融入临床流程的“最后一公里”，有效解决了“审批通过却落地难”的行业痛点。对于医院，编码为采购与计费提供了依据；对企业，它意味着产品获得了通向市场的实质性准入；而对患者，则代表着创新技术离真实可及更近一步。此次快速赋码并非临时举措，而是建立在前期前瞻性政策布局之上：早在2025年，相关部门就已设立脑机接口专项医疗服务价格项目，并提前开展创新耗材的赋码分类研究。因此，本次全球首个脑机接口产品获得医保编码，是前期政策铺垫水到渠成的自然结果。
#脑机接口 #医保编码 #创新医疗器械 #博睿康 #临床应用
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https://www.nhsa.gov.cn/art/2026/3/22/art_14_19989.html
五天改写大脑回路：新型磁刺激方案让抑郁症康复率翻倍
神经调控技术正经历从“慢性干预”向“高效重塑”的范式跃迁。Radial公司近日在国际权威期刊发表的一项里程碑研究证实，加速深部经颅磁刺激（Accelerated Deep TMS™）方案在重度抑郁症（MDD）治疗中实现了突破性进展。与传统TMS需每日一次、持续数周的冗长疗程不同，加速方案通过在数天内密集施加强刺激，利用神经元集群的短时可塑性诱发深层环路重构。临床数据显示，难治性抑郁症患者在短短5天内即表现出显著症状缓解，康复率达到70%至80%，较传统疗法约30%的水平实现翻倍提升。对于存在急性自杀风险或重度失能的患者而言，这种起效速度的飞跃无异于一条关键的生命线。
该方案的技术核心在于Deep TMS采用的H-Coil线圈，其物理穿透深度可达前额叶皮层下方3至4厘米，远超普通平面线圈的有效范围。在加速协议中，研究团队运用10Hz高频脉冲或Theta Burst（一种模仿大脑节律的快速脉冲模式），实质是通过外部电磁场对内源性神经振荡进行锁相干预，从脑机接口视角看，这相当于对失调的边缘系统-皮层环路执行了一次大规模的并行“重置”操作。安全性监测显示，在超过150名参与者中未发现严重不良反应，且该方案与氯胺酮等新型药物表现出良好协同效应，联用可使药效维持时间延长50%以上。研究团队指出，未来的演进方向将聚焦于个性化阈值调控——结合实时脑电（EEG）或功能近红外（fNIRS）的闭环脑机接口系统，根据患者神经生理反馈动态调整磁场强度与脉冲频率，使加速TMS从“盲喷式”干预进化为“外科手术式”精准打击。同时，治疗效果的长期稳定性仍需严谨的纵向随访验证。
#深部TMS #抑郁症治疗 #神经调控 #加速方案 #脑机接口
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https://www.prnewswire.com/news-releases/radial-announces-publication-of-landmark-study-of-accelerated-deep-tms-for-depression-302712581.html
超级记忆系统ASMR引爆全网：AI终获“永久记忆”，最难考试斩获99%准确率
人工智能长期存在的“健忘症”顽疾，或将被一项突破性技术彻底攻克。近日，Supermemory团队推出的超级记忆系统ASMR，在业界公认最严苛的AI长期记忆基准测试LongMemEval中，以惊人的99%准确率刷新了SOTA（。与传统的依赖向量数据库和嵌入模式的方案不同，ASMR采用完全在内存中运行的多智能体并行推理流水线。该系统部署了三个“观察者Agent”并行读取原始数据，从对话中提取个人信息、偏好、时间线等六大维度信息；在用户提问时，再派出三个分工明确的“搜索Agent”进行主动推理检索。这种以主动智能体推理取代向量数学计算的方式，有效解决了传统检索中时序信息混淆、关键事实被噪音淹没等难题，让AI首次展现出接近人类认知的“永久记忆”能力。
ASMR并非一个孤立的实验，而是Supermemory宏大愿景的技术验证。其背后是一套面向所有AI应用的完整记忆与上下文基础设施，旨在从根本上重塑AI的交互体验。与传统检索增强生成系统仅做信息召回不同，Supermemory能主动追踪信息变化、处理矛盾并实现“自动遗忘”，确保返回的是最新、最准确的事实。它还将用户画像自动化，通过一次延迟约50毫秒的API调用，就能为AI提供用户的静态事实与动态上下文，使其从“陌生人”切换为“老朋友”。此外，该基础设施已打通Google Drive、Notion、GitHub等多种外部数据源，并为主流开发框架提供了现成的集成方案。
#AI永久记忆 #ASMR #多智能体系统 #Supermemory #长期记忆基准
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https://x.com/DhravyaShah/status/2035517012647272689?s=20
AI 驱动科学
准确率达95%且极其省电，神经符号架构挑战传统机器人大模型
人工智能与数据中心的能耗正以不可持续的速度激增，且传统大模型在处理复杂机器人物理任务时频繁出现误差与幻觉。Timothy Duggan、Pierrick Lorang、Hong Lu和Matthias Scheutz（塔夫茨大学与奥地利理工学院）共同开发出一种全新的架构，该研究成功证明了结合逻辑推理的系统能在极大降低整体能耗的同时，大幅提升机器人完成多步骤结构化任务的准确率与泛化能力。
研究团队在仿真环境中设计了经典的汉诺塔（Towers of Hanoi，一种需要将多块大小不同的圆盘按限定规则移动到另一基座上的数学逻辑任务）测试，对比了新型架构与微调后的视觉-语言-动作（Vision-Language-Action，一种结合视觉与语言输入来生成机器人物理运动指令的扩展型基础模型）架构。该团队的神经符号架构将基于规划领域定义语言（Planning Domain Definition Language，一种用于表达人工智能高级动作规划与状态逻辑的标准化语言）的符号规划与底层的连续控制相融合。测试数据表明，在三块积木任务中，神经符号模型实现了95%的成功率，而标准模型仅为34%。在面对未经训练的四块积木复杂任务时，神经符号模型成功率达78%，标准模型则完全失败。在能效方面，神经符号系统仅需34分钟即可完成训练，消耗能源仅为标准模型训练所需电量的1%。在执行任务时，新系统的能耗也仅为标准模型的5%。
#大模型技术 #机器人及其进展 #神经符号人工智能 #能效优化
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Duggan, Timothy, et al. “The Price Is Not Right: Neuro-Symbolic Methods Outperform VLAs on Structured Long-Horizon Manipulation Tasks with Significantly Lower Energy Consumption.” arXiv:2602.19260, arXiv, 22 Feb. 2026. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2602.19260
简单机械网络重现人类肌肉动态
人类肌肉如何通过成千上万个分子马达协调收缩一直是个复杂谜题。Benjamin Warmington、Jonathan Rossiter和Hermes Bloomfield-Gadêlha（布里斯托大学）证明了简单的机械马达网络无需复杂的生化反应，即可复制真实肌肉收缩时的自发协调与适应特性。
▷ 该实物演示装置采用小型电动机、定制的 3D 打印塑料部件和激光切割亚克力板搭建而成。Credit: University of Bristol
研究团队并未直接模拟复杂的分子互动，而是提出了一种基于相位振荡器的不连续耦合网络（discontinuously coupled network of phase oscillators，一种通过间断性物理接触产生相互作用的极简系统架构）。为了验证这一理论，团队利用小型电动机、定制的三维打印塑料件和激光切割亚克力板搭建了一个桌面实物模型。这些电动机按照类似肌动球蛋白的几何结构排列。实验发现，这些电动机之间虽然没有直接的信息交换，但通过推动一个共享的骨架结构，彼此的物理反馈让它们自发组织成高度协调的行波运动。当外部机械负荷增加时，系统能够自动适应并调动更多的电动机来对抗外力，展现出与真实肌肉极度相似的集体力学行为。该研究证实，肌肉的高度协调性不仅依赖生化过程，系统的几何和物理架构同样起着决定性作用。这为未来设计无需复杂控制程序的自适应软体机器人提供了全新途径。研究发表在 Journal of the Royal Society Interface 上。
#其他 #机器人及其进展 #人工肌肉 #生物力学 #软体机器人
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Warmington, Benjamin, et al. “A Discontinuously Coupled Network of Phase Oscillators Replicates Cooperation between Motors in Actomyosin Systems.” Journal of The Royal Society Interface, vol. 23, no. 236, Mar. 2026, p. 20250438. Silverchair, https://doi.org/10.1098/rsif.2025.0438
专为AI数据中心打造：可大规模量产的高速光学微芯片
面对人工智能数据中心传输性能逼近极限的问题，卡尔斯鲁厄理工学院（KIT）和洛桑联邦理工学院（EPFL）的Jiachen Cai、Alexander Kotz与Christian Koos等人员开发出新型电光调制器。该组件成功将薄膜钽酸锂与标准半导体工艺结合，实现了高速且可量产的光学微芯片。
▷ 这种紧凑型调制器能够实现快速、节能的数据传输，并且生产成本低廉。Credit: Hugo Larocque, EPFL
该研究结合了具有优异特性的薄膜钽酸锂（lithium tantalate，一种光稳定性强且低双折射的导光晶体材料）与低损耗氮化硅光子集成电路。团队采用成熟微电子制造工艺，首创使用铜电极替代金电极。铜传导性更好且表面近乎镜面般光滑，将光学损耗降至约14.2 dB/m，并更易连接电子系统。测试显示，该调制器的半波电压（half-wave voltage，改变光波相位所需的施加电压）为6 V，支持高达100 GHz的调制带宽。其数据传输速率超每秒400吉比特，高阶调制下最高达581 Gbit/s。关键在于该设备运行极其稳定，无需持续调整参数，大幅降低了系统能耗与复杂性。这证明了大规模工业量产满足大数据交互需求微芯片的可行性。研究发表在 Nature Communications 上。
#光电子微芯片 #数据通信 #半导体制造
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Cai, Jiachen, et al. “Heterogeneously Integrated Lithium Tantalate-on-Silicon Nitride Modulators for High-Speed Communications.” Nature Communications, Feb. 2026. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-026-69769-3
AI使学习更容易，ChatGPT摘要比维基百科更助记
随着ChatGPT等AI工具成为主要信息来源，它们如何影响学习和观点形成？耶鲁大学的Daniel Karell及其合作者（Matthew Shu、Keitaro Okura、Thomas Davidson）通过实验研究发现，AI不仅能提升学习效率，其固有的或被引导的偏见还能显著改变读者的政治立场。
研究团队通过一项涉及近2000名参与者的实验，比较了人们在阅读维基百科或由GPT-4o生成的历史事件摘要后的学习效果与观点变化。研究首先证实了AI在教育方面的优势：与阅读维基百科原文相比，阅读AI摘要的参与者能更准确地回忆事实。然而，这种高效的学习伴随着强大的说服力。研究发现，GPT-4o生成的默认摘要本身就带有一种潜在的自由派偏见，导致读者的观点向自由派倾斜。当研究人员通过提示词有意引导摘要带有自由派框架时，无论读者本身的政治立场如何，其观点都会变得更加自由派。有趣的是，保守派框架的摘要主要只对已有保守倾向的读者产生了显著影响。这表明，AI不仅能通过更流畅、更有条理的叙事方式帮助人们学习，还能利用这种方式悄无声息地影响我们的世界观。研究发表在 PNAS Nexus 上。
#认知科学 #大模型技术 #信息偏见 #人工智能伦理
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Shu, Matthew, et al. “How Latent and Prompting Biases in AI-Generated Historical Narratives Influence Opinions.” PNAS Nexus, vol. 5, no. 3, Mar. 2026, p. pgag022. Silverchair, https://doi.org/10.1093/pnasnexus/pgag022
聪明反被聪明误，高性能AI在识别欺骗性建议时仍显脆弱
大型语言模型（LLM）解决复杂问题的能力是否意味着它们同样擅长识别欺骗？Sasha Robinson及其同事（麦克马斯特大学、Vector研究所等）的一项新研究给出了否定的答案。他们通过一个创新的博弈框架发现，LLM的任务性能、说服能力与警惕性这三者是相互独立的，即使是表现最顶尖的模型也可能轻易被恶意建议所操纵。
▷ 实验使用了十个谜题，并测试了模型的解题率。绿色框线标记的模型在五次试验中，每个谜题的解题次数达到三次或以上；红色框线标记的模型在五次试验中，每个谜题的解题次数达到两次或以下。Credit: arXiv (2026).
研究团队设计了一个基于经典推箱子（Sokoban）游戏的评估环境，其中一个LLM扮演试图解谜的“玩家”，另一个LLM则扮演“顾问”。顾问被设定为善意（提供正确指导）或恶意（提供欺骗性信息）两种模式。研究结果惊人地揭示，模型的解谜性能与其社交智能完全脱节。一个能够高效解决复杂谜题的LLM，在面对恶意顾问时，其警惕性可能非常低下，轻易就会被说服并导致任务失败。更关键的是，即便研究人员明确告知“玩家”LLM其“顾问”可能心怀不轨，也未能显著提升它的防御能力。这一发现对人工智能安全构成了严峻挑战，表明我们不能仅仅因为一个模型“聪明”就完全信任它在金融、医疗等关键领域的建议。
#AI驱动科学 #意图与决策 #大模型技术 #人工智能安全
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Robinson, Sasha, et al. “Under the Influence: Quantifying Persuasion and Vigilance in Large Language Models.” arXiv:2602.21262, arXiv, 16 Mar. 2026. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2602.21262
类脑纳米电子器件有望将人工智能硬件能耗降低70%
人工智能的巨大能耗是其发展的关键瓶颈。为解决此问题，剑桥大学的Babak Bakhit及同事开发了一种新型纳米电子器件，通过模拟大脑高效的信息处理方式，有望将AI硬件能耗大幅降低70%。该器件是一种基于氧化铪的高性能忆阻器，其稳定性和能效远超传统技术。
研究团队摒弃了传统忆阻器依赖随机导电细丝的方案，创新地通过在氧化铪薄膜中添加锶和钛，并在材料界面处构建了微型“p-n结”。这种设计允许器件通过平滑地调控界面能垒来改变电阻，而非依赖不可预测的物理断裂与连接。实验结果显示，该忆阻器的开关电流比传统器件低了约一百万倍，能产生数百个稳定可控的电导状态，并成功模拟了大脑中关键的学习机制，如尖峰时间依赖性可塑性（spike-timing dependent plasticity，即神经元根据信号接收时间的先后顺序来调整连接强度的能力）。尽管目前高达700°C的制造温度是该技术与现有半导体工业集成的挑战，但这项突破为开发下一代高效、自适应的AI硬件开辟了新路径。研究发表在 Science Advances 上。
#神经科学 #计算模型与人工智能模拟 #忆阻器 #神经形态计算
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“HfO2-Based Memristive Synapses with Asymmetrically Extended p-n Heterointerfaces for Highly Energy-Efficient Neuromorphic Hardware.” Science Advances. www.science.org, https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.aec2324. Accessed 23 Mar. 2026
如何让脑机输出完整的句子？用“语义拼图”重构自然语言解码
如何让失语症患者通过脑机接口流畅表达完整意图？浙江大学、德克萨斯大学奥斯汀分校和中国科学院上海微系统与信息技术研究所的Jiahe Li、Junru Chen、Fanqi Shen等人，针对现有解码技术在表达力和可解释性上的矛盾，提出了一种名为BRAINMOSAIC的全新解码模型，通过“语义拼图”的方式，首次实现了从脑电信号到开放词汇自然语言的精准重构。
该研究的核心是一种创新的“分解-对齐-重建”三阶段解码流程。首先，模型的语义分解器会从复杂的脑电信号中提取出若干核心的语义单元，如同从思绪中挑出关键的“词汇”碎片。接着，语义检索器将这些“碎片”与一个由大语言模型构建的广阔连续语义空间进行比对，找到最匹配的概念，这一步使得系统能够理解并泛化到从未训练过的新词汇。最后，语义解码器调用大语言模型，将这些带有概率分数的语义单元作为结构化指令，智能地“拼装”成一个语法通顺、逻辑连贯的完整句子。研究团队在多种语言的公开数据集及一名癫痫患者的临床颅内脑电数据上验证了该模型。结果显示，BRAINMOSAIC的性能远超传统方法，并且脑区分析发现解码活动最关键的区域与经典语言中枢高度吻合，证实了其生物学上的合理性。研究发表在 International Conference on Learning Representations (ICLR 2026) 上。
#疾病与健康 #脑机接口 #语义解码 #大语言模型
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Li, Jiahe, et al. “Assembling the Mind’s Mosaic: Towards EEG Semantic Intent Decoding.” arXiv:2601.20447, arXiv, 28 Jan. 2026. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2601.20447
整理｜ChatGPT
编辑｜丹雀、存源
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关于天桥脑科学研究院
天桥脑科学研究院（Tianqiao and Chrissy Chen Institute）是由陈天桥、雒芊芊夫妇出资10亿美元创建的世界最大私人脑科学研究机构之一，围绕全球化、跨学科和青年科学家三大重点，支持脑科学研究，造福人类。
研究院在华山医院、上海市精神卫生中心分别设立了应用神经技术前沿实验室、人工智能与精神健康前沿实验室；与加州理工学院合作成立了加州理工陈天桥雒芊芊神经科学研究院。
研究院还建成了支持脑科学和人工智能领域研究的生态系统，项目遍布欧美、亚洲和大洋洲，包括、、、科研型临床医生奖励计划、、、科普视频媒体「大圆镜」等。
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