█ 脑科学动态
Nature：首个功能性脑图谱展示生命全程大脑通讯网络的变化
Cell：绘制首个实验小鼠全身分子和细胞图谱
大脑回路间自然竞争或可提升信息处理能力
AI视觉模型与大脑运作方式大相径庭
感知到队友的“辛苦”能增强你的认知控制力
脑结构连接与信号传导速度决定生命周期内的脑电节律变化
身边的负面社交关系显著加速生物学衰老
历时20年繁育58代，证实哺乳动物无法通过克隆无限续命
每天聆听24分钟节拍刺激音乐可有效缓解焦虑
█ AI行业动态
宕机11小时上热搜！DeepSeek“静默升级”被用户抓个正着
█ AI驱动科学
Nature：智能小型化给药器械，精准医疗新范式
类脑人工智能硬件助力自主设备高效独立运行
3D打印微型机器人实现无脑自主导航
新基准测试与训练系统提升机器人空间规划能力
一半靠蒙：大语言模型在小说摘要任务中遭遇滑铁卢
伦敦国王学院开发可扩展神经类器官记录系统以助力大脑研究
准确率达98.2%！可穿戴“气味戒指”实现无创健康监测
解决AI规划的曲率陷阱：时间直道化提升潜在空间规划效能
脑科学动态
Nature：首个功能性脑图谱展示生命全程大脑通讯网络的变化
人脑的功能网络在一生中如何演变？长期以来，这一问题缺乏一个完整的答案。Hoyt Patrick Taylor IV及其团队通过分析覆盖全生命周期的大规模脑扫描数据，成功绘制出首个从婴儿期到百岁老人的大脑功能组织动态图谱。这项研究不仅揭示了大脑在不同生命阶段“分化”与“去分化”的核心规律，也为理解神经系统疾病提供了全新的参考标准。
▷ 梯度流形计算及其解释概述。a ， 对于每个个体，将 fMRI 信号映射到皮层表面，并使用 Pearson 相关系数计算功能连接（FC）矩阵。通过对 FC 矩阵应用扩散嵌入获得个体 FC 梯度，并将其与感兴趣的模板梯度轴（SA、VS 和 MR）对齐。这些轴分别通过皮层位置在关联（红色）或单模态（白色）中的作用、在视觉（蓝色）或体感（绿色）域中的优先激活以及参与自上而下调制（白色）或表征（黑色）的倾向来区分皮层位置。b ， 成人梯度流形在嵌入空间（左）和皮层表面（右）中的分类，以及一个统一的颜色图，该图结合了 a 中使用的三种信息。图中显示了沿梯度流形的几条路径以及沿皮层表面的相应颜色编码路径，展示了梯度流形枚举的层级结构的皮层实现。Credit: Nature (2026).
该研究分析了3,556名健康个体（年龄从16天至100岁）的静息态功能磁共振成像数据，并运用一种创新的分析方法，将复杂的大脑区域间通讯模式转化为简洁的“功能连接梯度”。这些梯度描绘了大脑的功能层级，从负责视觉、触觉等基本功能的感觉区域，延伸至负责抽象思维等复杂功能的高级联合皮层。研究结果清晰地展示了大脑功能组织的全生命周期轨迹：在婴儿期，大脑功能由初级感觉系统主导；进入童年和青春期，大脑网络经历了显著的“分化”，即处理复杂任务的脑区变得高度特化，功能边界清晰；而随着步入老年，这一过程发生逆转，大脑开始“去分化”，不同功能系统间的界限变得模糊，特化程度下降。这个图谱为大脑的正常发育和衰老提供了首个通用模板，有望帮助临床医生更早地识别神经系统疾病的迹象。研究发表在 Nature 上。
#疾病与健康 #神经机制与脑功能解析 #脑图谱 #生命周期 #功能连接
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Taylor, Hoyt Patrick, et al. “Functional Hierarchy of the Human Neocortex across the Lifespan.” Nature, Mar. 2026, pp. 1–10. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-026-10219-x
Cell：绘制首个实验小鼠全身分子和细胞图谱
尽管实验小鼠是生物医学研究的基石，但我们对它在全身尺度下的分子运作机制仍知之甚少。复旦大学的鲍峰、芝加哥大学的Nicolas Chevrier及北京航空航天大学的Li Bohan等人合作，成功绘制了首个覆盖实验小鼠全身的分子和细胞图谱，为系统性疾病研究提供了前所未有的“导航地图”。
▷ Credit:Cell.
研究团队首先采用时空转录组学技术，获得了6周龄小鼠全身切片的全转录组信息。通过结合一个包含5900万个细胞的庞大单细胞参考数据库和创新的计算方法，他们成功地在全身图谱中精准定位了379种不同的细胞类型。更进一步，团队开发了一个名为LABEL的机器学习模型，该模型能够“学习”这份精细的图谱，从而实现对传统的苏木素-伊红染色（H&E-stained，病理学中最常用的组织染色方法）图像的自动化、高精度注释，直接在图像上标出各种组织和细胞。为了验证该平台的实用价值，研究者将其应用于内毒素血症小鼠模型，系统地描绘了全身性炎症反应下，不同器官和细胞类型的基因表达变化规律。这项工作为理解生物体作为一个整体如何运作和响应疾病提供了强大的统一框架。研究发表在 Cell 上。
#疾病与健康 #自动化科研 #空间转录组学 #小鼠模型 #全身图谱
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Clevenger, Margarette H., et al. “Whole-Body Molecular and Cellular Mapping of the Laboratory Mouse.” Cell, vol. 0, no. 0, Mar. 2026. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.cell.2026.03.006
大脑回路间自然竞争或可提升信息处理能力
大脑如何平衡其内部不同功能网络之间的合作与竞争？来自牛津大学、剑桥大学的Andrea I. Luppi等研究人员发现，长期被大脑模型所忽略的“竞争”机制，实际上是塑造大脑真实动态和高效计算能力的关键。他们构建的新模型证明，合作与竞争的平衡不仅能更准确地模拟大脑活动，还能更好地捕捉个体间的差异。
▷ 基于连接组的神经形态网络具有优异的计算性能和竞争性生成交互作用。Credit: Nature Neuroscience (2026).
研究团队利用人类、猕猴和小鼠的大脑连接组数据，构建并比较了两种全脑计算模型：一种是仅允许神经回路间相互激活的传统“纯合作”模型，另一种是同时引入了激活与抑制机制的“合作-竞争”模型。结果显示，在所有三个物种中，“合作-竞争”模型都显著优于传统模型，其模拟的大脑活动模式与真实的功能磁共振成像数据更为吻合。竞争机制如同一种稳定器，避免了大脑活动陷入过度同步的失控状态，并允许不同脑区网络轮流主导，展现出更真实的动态起伏。更重要的是，新模型能更精准地捕捉到每个个体独特的“大脑指纹”，这为开发个性化精准医疗的“数字孪生”大脑奠定了基础。研究发表在 Nature Neuroscience 上。
#神经科学 #神经机制与脑功能解析 #计算模型与人工智能模拟 #跨学科整合
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Luppi, Andrea I., et al. “Competitive Interactions Shape Mammalian Brain Network Dynamics and Computation.” Nature Neuroscience, Mar. 2026, pp. 1–19. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41593-026-02205-3
AI视觉模型与大脑运作方式大相径庭
人工智能模型常被誉为“类脑”，但它们真的像大脑一样思考吗？约克大学的Kohitij Kar和Sabine Muzellec团队通过一项创新研究揭示，当前主流AI视觉模型与灵长类动物大脑之间存在显著的“隐藏不匹配”，挑战了AI“类脑”的普遍看法。
▷ 预测性能相似，但不同模型的底层策略不同。Credit: Nature Machine Intelligence (2026).
研究团队开发了一种名为“反向预测性”（reverse predictivity）的新诊断标准。传统方法通常只测试AI模型预测大脑活动的能力（正向预测性），而该研究则反其道而行之，检验了猕猴大脑的神经活动能否预测人工神经网络（ANNs）的内部激活。结果发现了惊人的不对称性：尽管AI模型能够很好地预测大脑神经元对视觉图像的反应，但大脑的活动却无法同等地预测AI模型内部的许多特征。这表明，AI为了完成视觉任务，采用了一些大脑并未使用的“捷径”或内部策略。相比之下，不同猴子大脑之间的神经活动预测是对称的，这证实了AI与大脑之间的差异是真实存在的。有趣的是，模型中那些能够被大脑活动有效预测的部分，也更擅长预测真实的人类行为。这项工作不仅为评估和构建更具生物学合理性的AI提供了新标准和工具，也对将AI模型应用于神经科学和临床研究（如孤独症研究）提出了警示。研究发表在 Nature Machine Intelligence 上。
#AI驱动科学 #计算模型与人工智能模拟 #视觉神经科学 #类脑计算
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Muzellec, Sabine, and Kohitij Kar. “Reverse Predictivity for Bidirectional Comparison of Neural Networks and Biological Brains.” Nature Machine Intelligence, vol. 8, no. 3, Mar. 2026, pp. 474–88. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s42256-026-01204-0
感知到队友的“辛苦”能增强你的认知控制力
为何我们会在意队友是否努力？Marcell Székely、Luke McEllin、Stephen Butterfill 和 John Michael 等人（来自意大利米兰国立大学、奥地利中欧大学和英国华威大学）的研究揭示，感知到合作伙伴的巨大投入，会增强我们自身的认知控制。这种效应尤其体现在犯错之后，大脑会调动更多资源来重新集中注意力，以维持共同行动的承诺。
▷ 测试模块和试验结构。每个测试模块首先显示伙伴的感知努力程度（高或低）（验证码阶段），随后进行 45 次 SART 试验。每次试验开始时，屏幕中央会呈现一个圆形灰色掩蔽图像，持续 1500 毫秒。之后，屏幕中央会显示一个数字（1-9），持续 500 毫秒。Credit: New Ideas in Psychology (2026).
研究中，参与者被要求完成一项单调的注意力任务，并在任务开始前观察一位“伙伴”解决验证码。研究人员通过调整验证码的难度，让参与者形成伙伴“投入了高努力”或“投入了低努力”的印象。实验的关键测量指标是错误后减慢（post-error slowing，指个体在犯错后，下一个反应会不自觉地变慢，被视为大脑加强注意力控制的标志）。结果显示，尽管在整体表现上没有显著差异，但一个清晰的模式浮现出来：当参与者认为伙伴非常努力时，他们在自己犯错后的反应减慢程度会更明显。这表明，感知到他人的高投入，会像一种无形的激励，促使我们的大脑加强认知控制，以避免因失误而辜负共同的目标。这项发现为提升团队协作和教育效率提供了新的视角。研究发表在 New Ideas in Psychology 上。
#认知科学 #意图与决策 #社会认知 #合作
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Székely, Marcell, et al. “True Grit? The Perception of a Partner’s Effort Boosts Cognitive Control to Sustain Commitment in Joint Action.” New Ideas in Psychology, vol. 82, Aug. 2026, p. 101250. ScienceDirect, https://doi.org/10.1016/j.newideapsych.2026.101250
脑结构连接与信号传导速度决定生命周期内的脑电节律变化
人脑电活动在人一生中如何演化及其与大脑解剖结构的联系一直是个重要谜题。Ronaldo Garcia Reyes及多国研究人员（古巴-中国神经信息学联合实验室）通过开发名为Xi-αNET的新型生成模型，揭示了大脑解剖连接和神经信号延迟如何共同塑造脑电图的宽带背景活动和α波，并绘制了跨越百年的脑节律生命周期轨迹。
该研究分析了包含1965名5至100岁参与者的静息态脑电图数据。研究人员利用磁共振成像提取髓鞘图谱来构建大脑区域层级，并引入颅内皮层间诱发响应作为传导延迟的先验信息从而建立计算模型。分析结果表明，非周期性宽带背景活动主要集中在额叶区域并由前馈连接主导，而α节律在后部皮层最强且由反馈连接主导。个体神经传导延迟随年龄呈现U形轨迹，即青年期较短、中年期稳定、老年期变长。这一演变轨迹与皮层髓鞘形成的变化高度吻合，证明传导速度越快对应的α波频率越高。此外该模型成功检测出帕金森病患者的α节律显著减慢现象，有望成为神经退行性疾病的早期生物标志物。研究发表在 National Science Review 上。
#疾病与健康 #神经机制与脑功能解析 #计算模型与人工智能模拟 #脑电信号分析 #大脑衰老
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Reyes, Ronaldo Garcia, et al. “Lifespan Development of EEG Alpha and Aperiodic Component Sources Is Shaped by the Connectome and Axonal Delays.” National Science Review, Feb. 2026, p. nwag076. Silverchair, https://doi.org/10.1093/nsr/nwag076
身边的负面社交关系显著加速生物学衰老
负面社交关系如何影响个体的生物学衰老一直有待精确量化。Byungkyu Lee和Brea L. Perry团队（纽约大学和印第安纳大学）通过生物标志物证实，社交圈中的负面联系会作为慢性压力源显著加速机体衰老并增加患病风险。
研究团队分析了美国印第安纳州2685名成年人的唾液样本与自我报告的社交网络数据。研究采用表观遗传时钟（epigenetic clocks，通过检测DNA甲基化水平测算身体实际老化程度的生化工具）评估生物学年龄。具体包含测量衰老速度的指标（DunedinPACE）和评估累积衰老负担的指标（GrimAge2）。结果显示，近30%的受访者核心社交圈中存在至少一个负面联系人（hasslers，给生活增添困难与压力的社交对象）。每增加一个负面联系人，个体的衰老速度会加快约1.5%，生物学年龄平均增加约9个月。并非所有负面联系人的影响都相同，来自亲属和非亲属的负面联系与衰老加速显著相关，而来自配偶的负面联系则未显示出该关联。此外，女性、吸烟者以及有不良童年经历的人更容易暴露于此类负面社交中，且更多的负面联系人与体内较高的炎症水平和多种疾病共存风险直接相关。研究发表在 PNAS 上。
#疾病与健康 #健康管理与寿命延长 #表观遗传时钟 #生物学衰老 #社会压力
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Lee, Byungkyu, et al. “Negative Social Ties as Emerging Risk Factors for Accelerated Aging, Inflammation, and Multimorbidity.” Proceedings of the National Academy of Sciences, vol. 123, no. 8, Feb. 2026, p. e2515331123. pnas.org (Atypon), https://doi.org/10.1073/pnas.2515331123
哺乳动物是否可以通过无性繁殖实现物种的无限延续一直是一个未解之谜。Teruhiko Wakayama及其团队（山梨大学）通过一项长达20年的实验表明，由于基因突变的不断积累，小鼠的连续克隆在第58代达到极限，证实哺乳动物无法通过克隆无限续命。
研究团队从单只供体小鼠开始，历时20年进行了超过三万次克隆尝试，繁育出上千只克隆鼠。实验初期克隆成功率一度上升，但从第27代开始持续下降，到第57代平均成功率暴跌至百分之零点六，最终第58代小鼠在出生后死亡，成为最后一代。通过全基因组测序，研究人员发现这些克隆鼠虽然外表和寿命正常，但其DNA深处正在不断积累有害的单核苷酸突变和大型染色体结构变异。为了验证有性生殖的纠错能力，研究人员将接近最终代的克隆雌鼠与正常雄鼠交配，发现尽管绝大多数胚胎退化，但少数胚胎通过减数分裂和受精作用恢复了正常，后代的产仔数重回健康水平。这表明哺乳动物必须依赖有性生殖来清除无性繁殖引发的遗传异常。研究发表在 Nature Communications 上。
#其他 #其他 #克隆技术 #基因突变 #有性生殖
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Wakayama, Sayaka, et al. “Limitations of Serial Cloning in Mammals.” Nature Communications, vol. 17, no. 1, Mar. 2026, p. 2495. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-026-69765-7
每天聆听24分钟节拍刺激音乐可有效缓解焦虑
如何通过简单低成本的方法有效缓解焦虑症状？Danielle K. Mullen和Frank A. Russo等（多伦多都市大学）通过临床试验发现，聆听特定时长的专门音乐可以显著减轻患者的焦虑症状，为心理健康干预提供了新思路。
研究团队开展了一项随机临床试验，纳入144名正在接受药物治疗的中度焦虑成年人。参与者被随机分配到四个组别：聆听24分钟粉红噪音（pink noise，一种听起来类似瀑布或海浪声的宽频背景声，在此作为对照组）、12分钟带有听觉节拍刺激的音乐、24分钟带有听觉节拍刺激的音乐，以及36分钟带有听觉节拍刺激的音乐。研究表明，与对照组相比，聆听结合听觉节拍刺激的音乐能更显著地减轻注意力难以集中等认知症状以及胸痛等生理症状。进一步分析发现，改善效果存在剂量反应关系，其中36分钟方案改善负面情绪的效果优于12分钟方案，而24分钟被评估为最佳干预时长，既能有效改变焦虑水平，又不需要患者投入过长的时间。研究发表在 PLOS Mental Health 上。
#疾病与健康 #心理健康与精神疾病 #焦虑症 #数字疗法 #音乐疗法
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Mullen, Danielle K., et al. “Investigating the Dose-Response Relationship between Music and Anxiety Reduction: A Randomized Clinical Trial.” PLOS Mental Health, vol. 3, no. 1, Jan. 2026, p. e0000355. PLoS Journals, https://doi.org/10.1371/journal.pmen.0000355
AI 行业动态
宕机11小时上热搜！DeepSeek“静默升级”被用户抓个正着
国产大模型DeepSeek近日经历了一场引发广泛关注的服务中断。3月29日，其网页版突发宕机，持续时间超过11小时，“DeepSeek崩了”迅速登上热搜。然而，这场意外并未引发用户全然的抱怨，反而被许多人解读为重大升级的前兆。因为在宕机发生前，不少用户已敏锐地察觉到模型能力的显著提升：无论是执行“用SVG画鹈鹕骑自行车”这类复杂创意任务的图像质量与构图，还是生成前端页面的代码效果，均有肉眼可见的飞跃。这种“先升级后宕机”的戏剧性事件，加之官方全程保持静默，更增添了市场的种种猜测。
用户对模型升级的推测并非空穴来风。通过对话记录对比发现，宕机前的DeepSeek在自我介绍中首次稳定地明确自身为“DeepSeek-V3模型”，并在不开启联网搜索的情况下，已能准确回答2025年的美国选举结果等时效性问题，据此推测其知识截止日期可能已更新至2026年1月。这一系列“静默升级”的操作，与该公司此前风格一脉相承。尽管服务现已恢复，但深度思考模式等部分功能尚不稳定。结合DeepSeek近期大规模招聘AI智能体方向人才的动作来看，这家在业界有“龙虾时代”之称的公司，似乎正在酝酿一次更具颠覆性的产品迭代，引发了行业对其是否将发布V4等新模型的广泛期待。
#DeepSeek #静默升级 #模型迭代 #服务宕机 #AI智能体
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https://x.com/marmaduke091/status/2038211313566965823?s=20
AI 驱动科学
Nature：智能小型化给药器械，精准医疗新范式
传统临床给药面临依从性差及药物稳定性难维持等挑战。浙江大学和麻省理工学院的Xinwei Wei、Robert Langer与Zhen Gu等团队系统总结了智能小型化给药器械的发展。研究展示了多学科技术如何实现靶向释放带来精准医疗新范式。
这项综述系统评估了智能小型化给药器械（IMDDD，一类通常采用自上而下方法制造并整合智能材料与先进算法的微型递送设备）的设计原理与临床潜力。研究团队将其分为四大类包含生物电子治疗设备、物理触发致动器、物理化学响应设备以及活体设备。研究详细探讨了人工智能在增强器械性能方面的核心作用。通过集成微型传感器与电子组件这些设备能够实时响应体内葡萄糖或活性氧等动态生理信号从而实现闭环或程序化给药。在临床应用方面结合微型机器人的靶向给药系统、口服胶囊和微针贴片等技术已在癌症靶向治疗、糖尿病闭环管理和无痛疫苗接种中展现出显著优势。尽管该技术在临床转化中仍面临体内生物相容性、规模化制造成本及免疫排斥等多重挑战但随着材料科学与算法的深度结合未来的给药系统必将更加微型化与智能化。研究发表在 Nature 上。
#疾病与健康 #个性化医疗 #给药器械 #人工智能 #微型机器人
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Wei, Xinwei, et al. “Towards Intelligent and Miniaturized Drug Delivery Devices.” Nature, vol. 651, no. 8107, Mar. 2026, pp. 897–908. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-026-10221-3
类脑人工智能硬件助力自主设备高效独立运行
传统人工智能设备因计算与存储分离耗能巨大，难以满足无人机等在野外的高效导航需求。Kaushik Roy团队（普渡大学）受人脑处理机制启发，开发出集传感器、算法与硬件于一体的类脑系统。该成果使自主设备在极低功耗下实现了独立的实时视觉避障与精准导航。
▷ 这款由普渡大学工程师考希克·罗伊（Kaushik Roy）开发的 AI 无人机配备了事件驱动型摄像头，可以帮助它避开障碍物并到达预设目的地。这些摄像头模拟人类通过快速眼动和聚焦来解读视觉数据的方式。Credit: Purdue University /John Underwood
研究团队以脉冲神经网络为核心，结合传统网络构建了混合架构以优化时序捕捉与模型训练。在感知端，团队采用事件驱动型摄像头，结合专有算法模拟人类视觉聚焦机制，优先处理视野中的移动物体。在硬件层面，研究人员正在开发基于自旋轨道扭矩的电子突触，将计算直接映射到存储芯片上，从而彻底消除冯·诺依曼瓶颈。实地测试显示，配备该系统的无人机仅靠视觉传感器便成功在移动的圆环中实现了无碰撞的路径规划与导航。这种基于内存计算的设备大幅降低了功耗，且能在完全断网环境下独立运行，未来可广泛赋能各类能源受限的边缘人工智能系统。研究发表在 Communications Engineering 上。
#其他 #计算模型与人工智能模拟 #类脑硬件 #脉冲神经网络 #边缘计算
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Chowdhury, Sayeed Shafayet, et al. “Neuromorphic Computing for Robotic Vision: Algorithms to Hardware Advances.” Communications Engineering, vol. 4, no. 1, Aug. 2025, p. 152. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s44172-025-00492-5
3D打印微型机器人实现无脑自主导航
微型机器人难以兼具小尺寸与高柔韧性，这限制了其在复杂环境中的自适应导航能力。莱顿大学的Mengshi Wei和Daniela J. Kraft研发出一种无需传感器和外部控制即可像动物一样游动、导航并避障的微米级软体机器人，为生物医学应用和仿生系统开发开辟了全新路径。
▷ Credit: Leiden University
为了解决微尺度下的适应性难题，研究人员以自然界中能够改变形状以适应环境的蠕虫等动物为灵感，利用三维微型打印制造出一种由柔性节段组成的链状软体结构。这些机器人的长度仅有几十微米，内部元件尺寸为5微米。当施加交流电场（AC electric field，一种方向随时间交替变化以提供驱动力的电场）时，微结构被激活并开始移动，速度可达每秒7微米。实验发现，该机器人的形状与运动之间存在持续的机械反馈：形状会影响运动方式，而运动产生的流体动力反过来又改变机器人的形状。因此它们展现出多种类似生命的运动模式，如轨道式、波浪形移动和旋转。更重要的是，它们衍生出了感知与响应能力，能够在遇到障碍物时自动寻找其他路径，并在相遇时自然避开彼此。这种设计使其能在密集环境中自主导航，展现出具身智能。研究发表在 PNAS 上。
#其他 #机器人及其进展 #微型机器人 #具身智能 #仿生系统
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Wei, Mengshi, and Daniela J. Kraft. “Life-like Behavior Emerging in Active and Flexible Microstructures.” Proceedings of the National Academy of Sciences, vol. 123, no. 13, Mar. 2026, p. e2531743123. pnas.org (Atypon), https://doi.org/10.1073/pnas.2531743123
新基准测试与训练系统提升机器人空间规划能力
针对视觉语言模型与底层运动系统脱节导致机器人无法精准执行现实世界多步任务的问题，Sehun Jung、HyunJee Song、Dong-Hee Kim、Reuben Tan、Jianfeng Gao、Yong Jae Lee和Donghyun Kim（高丽大学、微软研究院、威斯康星大学麦迪逊分校）开发了全新的基准测试与数据生成框架，显著提升了机器人的空间动作规划能力。
▷ 在 GroundedPlanBench 数据集上，对基于空间定位的动作计划进行了定性比较，比较对象包括真实模型 (GT)、基线模型和我们提出的方法。绿色边界框代表抓取预测，红色十字代表放置目标。Credit: arXiv (2026).
这项研究首先构建了名为GroundedPlanBench的基准测试，基于真实世界数据集提取了308个场景并设计出1009个评估任务。这些任务包含明确指令与模糊指令，旨在联合评估分层子动作规划与空间动作定位的能力。研究团队发现，当前的视觉语言模型虽然能生成连贯的任务步骤列表，但普遍缺乏准确的空间定位能力，无法在画面中指出物品的精确坐标。为攻克这一瓶颈，研究人员提出了视频至空间定位规划系统。该系统让模型观看人类或机器人执行任务的视频，通过精准识别手或机械臂张开闭合的瞬间，将长视频分解为片段，进而转化为超过40000个训练课程。经过该系统训练后，模型不仅在基准测试中的动作规划和空间定位指标上取得大幅进步，其在真实世界机器人操作实验中的表现也得到了显著验证。
#大模型技术 #机器人及其进展 #空间定位 #多步任务规划 #视觉语言模型
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Jung, Sehun, et al. “Spatially Grounded Long-Horizon Task Planning in the Wild.” Version 1, arXiv, 2026. DOI.org (Datacite), https://doi.org/10.48550/ARXIV.2603.13433
一半靠蒙：大语言模型在小说摘要任务中遭遇滑铁卢
尽管大模型擅长处理技术文本，但它们能真正理解复杂的文学作品吗？Melanie Subbiah等人（哥伦比亚大学）引入未公开的小说对模型进行测试，发现大模型在理解叙事潜台词时存在严重局限，凸显了专家评估的不可替代性。
为了避免训练数据污染，研究团队与专业作家合作，收集了二十五篇从未在网络公开的原创短篇小说。研究人员让GPT-4、Claude-2.1和LLaMA-2-70B等先进的大语言模型对小说生成摘要，并由原作者从连贯性、忠实度和细节覆盖等方面进行定量与定性评估。结果表明，这三种模型在超过百分之五十的情况下会出现忠实度错误，在解读非线性叙事、不可靠叙述者（unreliable narrators，在文学作品中常常故意隐藏真相或误导读者的叙述视角）以及复杂的潜台词时表现挣扎。模型生成可靠文学分析的概率仅为百分之五十左右，如同抛硬币一般不可预测。研究还证实，模型自身的自动评分无法与人类作家的专业判断相吻合。研究发表在 Transactions of the Association of Computational Linguistics 上。
#大模型技术 #跨学科整合 #文学分析 #自然语言处理 #模型评估
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https://arxiv.org/abs/2403.01061
伦敦国王学院开发可扩展神经类器官记录系统以助力大脑研究
探索脑组织对药物的反应以及神经系统的发育过程一直受限于传统三维类器官的可扩展性与记录难度。Adam Pavlinek、Anthony C. Vernon和Deepak P. Srivastava等人（伦敦国王学院）成功将三维脑类器官解离为二维培养，开发出一种可扩展的长期电生理记录系统，实现了更高通量的药物测试与网络活动追踪。
▷ 不同来源（细胞系）的神经网络在微电极阵列上随时间的变化：从左到右显示了接种后 6 天到 37 天的进展。Credit King's College London
该研究结合了三维类器官的细胞多样性与二维培养的长期记录优势。研究团队首先培育出三维无引导的大脑类器官，随后将其解离成单细胞，并混合不同类器官的细胞以降低个体差异。这些单细胞被接种在微电极阵列上进行培养。在长达数十天的监测中，研究人员观察到神经元网络随着细胞成熟和突触连接的形成，其电活动从发育早期的异步放电逐渐转变为高度一致的同步放电。此外，该神经网络对化学长时程增强和17β-雌二醇等生理刺激表现出明显的功能可塑性。实验结果还揭示了不同细胞系和批次之间存在活动参数的天然变异，证明了多细胞系混合对于药物筛选和基因实验设计的必要性。这一创新方法为研究人类神经发育和突触功能提供了高度可重复的规模化平台。研究发表在 Cell Reports Methods 上。
#神经科学 #神经机制与脑功能解析 #类器官 #微电极阵列 #体外模型
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Pavlinek, Adam, et al. “Electrophysiological Development and Functional Plasticity in Dissociated Human Cerebral Organoids across Multiple Cell Lines.” Cell Reports Methods, vol. 0, no. 0, Mar. 2026. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.crmeth.2026.101371
准确率达98.2%！港科大团队研发可穿戴“气味戒指”实现无创健康监测
针对如何非侵入式且实时监测人体复杂代谢状态的问题，香港科技大学的Wenhao Ye和Zhiyong Fan等研究团队开发了一款基于微型嗅觉传感芯片的AI可穿戴生物识别戒指，该设备能准确读取个体的饮食和活动状态，为数字健康监测提供了极具潜力的新方案。
研究团队设计了一种单片集成式可穿戴系统，其核心是面积仅为0.0081平方毫米的超微型嗅觉传感器芯片。该芯片采用三维垂直异质界面（three-dimensional vertical hetero-interfaces）与钯修饰的二氧化锡纳米管结构，构建出具有差异化响应的感测像素。为解析极为微弱且复杂的挥发性有机化合物信号，团队开发了专属AI算法框架，结合轴向注意力堆叠长短期记忆神经网络进行特征提取。结果显示，该设备能精准区分六类饮食和三种运动状态，结合K近邻算法后，饮食分类准确率高达98.20%，并能以0.991的决定系数定量预测食物摄入量。此外，研究人员通过气相色谱-质谱法验证了传感器捕捉到的信号确实对应真实的代谢变化。用户可通过蓝牙连接获取AI生成的个性化健康建议。研究发表在 Nature Communications 上。
#疾病与健康 #个性化医疗 #生物传感 #可穿戴设备 #人工智能
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Ye, Wenhao, et al. “Miniaturized Olfactory Sensor Chip-Based AI-Wearable Biometric Ring for Human Body Metabolic Odor Analysis.” Nature Communications, Mar. 2026. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-026-70746-z
解决AI规划的曲率陷阱：时间直道化提升潜在空间规划效能
当前世界模型在潜在空间中规划时常因特征轨迹高度弯曲而失效，Ying Wang、Oumayma Bounou、Yann LeCun与Mengye Ren等人组成的团队，结合纽约大学、布朗大学与多伦多大学的研究力量，提出时间直道化方法，显著提升了智能体规划的稳定性和任务成功率。
研究团队借鉴了神经科学领域的感知直道化（Perceptual Straightening，即人类视觉系统将复杂的动态输入转化为平直内部表征的假设）机制。为了使表示空间更适合规划，团队在联合训练世界模型的编码器与预测器时，引入了曲率正则化器。结果表明，这种拉直操作使得潜在空间中的欧几里得距离能够精准代表测地距离（geodesic distance，跨越可行状态到达目标的最短真实路径成本）。在复杂的带传送门点迷宫测试中，旧有模型会因位置瞬间跳跃而陷入逻辑断层，而应用新方法后，距离热力图展现出极度平滑的梯度，精准指导智能体穿越传送门。实验证实，该方法使目标达成任务的开环规划成功率相对提升了百分之二十至百分之六十。
#大模型技术 #计算模型与人工智能模拟 #世界模型 #表征学习
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https://arxiv.org/abs/2603.12231
整理｜ChatGPT
编辑｜丹雀、存源
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