█ 脑科学动态
Science：破解血脑屏障动态变化规律
Science：跨越九千万年的保守法则，双极分子梯度定义灵长类大脑组织逻辑
Nature：禁食如何消耗糖原？
幼鼠海马体网络发育：从密集随机到稀疏高度结构化
大脑可同时进行记忆整合与细节保留
语言与心智理论在幼儿大脑中各自独立发展
迷幻剂成创伤性脑损伤患者的替代疗法
近五万人研究揭示大脑衰老的七大多维坐标
█ AI行业动态
谷歌发布第八代TPU双芯架构
█ AI驱动科学
新型自进化协议AGP助力大语言模型智能体突破性能瓶颈
DeepMind 提出抽象谬误反驳人工智能意识论
鱼类肌肉兼具物理传感器功能
机器人学会削黄瓜后，无需重教也能削香蕉
UL框架在图像与视频生成上实现性能新突破
你的AI伴侣正在让你上瘾，这或许是精心设计的
多轮对话中顶尖大模型性能平均骤降39%
为何企业级AI智能体偏爱简单架构？“无状态”是关键
脑科学动态
Science：破解血脑屏障动态变化规律：新方法揭示关键调节蛋白
大脑血脑屏障维持着神经系统的化学稳定，但其跨生命周期的演变规律一直未被阐明。Zijian Zhu、Jiefu Li等研究人员（霍华德·休斯医学研究所）开发了活体蛋白质组学新技术，绘制出脑血管内表面的动态蛋白质图谱，并成功发现了调控屏障通透性的关键分子靶点。
研究团队开发了一种无需基因操作的活体血管内表面标记方法，他们将凝集素偶联过氧化物酶（lectin-conjugated peroxidase，一种能特异性结合血管内表面糖蛋白并催化邻近蛋白标记的分子工具）注入小鼠血液中。随后通过定量质谱分析，鉴定出脑血管内表面超过4000种蛋白质。结果表明，从发育期到成年期，血管新生因子显著减少；而在衰老阶段，大脑血管获取营养的效率降低且免疫相关炎症蛋白大量增加。通过体内基因扰动实验，研究发现精氨酸转运蛋白SLC7A1和一氧化氮合酶NOS3在新生小鼠维持屏障完整性中必不可少，但该机制在成年后被取代。相反，透明质酸酶HYAL2（hyaluronidase，一种参与透明质酸降解的代谢酶）在整个生命周期中都是维持血脑屏障不可或缺的蛋白，其缺失会导致屏障严重泄漏。这一发现重塑了对血脑屏障维持机制的认知，为阿尔茨海默病等疾病的药物递送提供了全新靶点。研究发表在 Science 上。
#疾病与健康 #神经机制与脑功能解析 #血脑屏障 #蛋白质组学 #阿尔茨海默病
阅读更多：
Zhu, Zijian, et al. “Luminal Surface Proteome of the Brain Vasculature Uncovers Blood-Brain Barrier Regulators.” Science, vol. 392, no. 6794, Apr. 2026, p. eaea2100. science.org (Atypon), https://doi.org/10.1126/science.aea2100
Science：跨越九千万年的保守法则：双极分子梯度定义灵长类大脑组织逻辑
皮层起源与扩张机制在学界长期存疑。中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心刘赐融研究组和孙怡迪研究组、杭州华大生命科学研究院副研究员郝世杰、澳大利亚莫纳什大学教授Marcello Rosa团队合作，通过构建狨猴多模态图谱，证实大脑皮层遵循连续的双极分子梯度原则，成功调和了历史争论。
研究团队选用大脑表面平滑的普通狨猴作为模型，避免了复杂折叠带来的分析困难。通过整合全脑单细胞分辨率空间转录组学、单核RNA测序、功能磁共振成像以及神经元逆向追踪数据，研究构建了三维多模态全脑图谱。结果显示，皮层的基因表达和细胞组成沿着一条分子梯度轴分布，该轴的一端源于初级感觉皮层，另一端源于异皮层（allocortex，大脑中进化上较为古老的皮层结构）。对比分析表明，这种对立梯度不仅在出生后持续完善，且在小鼠、狨猴、猕猴及人类跨物种间高度保守。此外，研究还发现灵长类的丘脑与皮层在分子水平上的耦合远比小鼠紧密，且狨猴的听觉皮层在基因特征上比猕猴更接近人类。该发现证明皮层脑区是在感觉极与异皮层极的交汇梯度中动态生成的连续系统，为大脑组织学提供了统一的框架。研究发表在 Science 上。
#神经科学 #神经机制与脑功能解析 #大脑皮层 #多模态图谱 #灵长类进化
阅读更多：
Huang, Zhi, et al. “An Opposing Molecular Gradient Axis Underlies Primate Cortical Organization.” Science, vol. 392, no. 6795, Apr. 2026, p. eaea2673. science.org (Atypon), https://doi.org/10.1126/science.aea2673
Nature：禁食如何消耗糖原？小鼠实验揭示泛素系统的关键调控作用
长久以来科学界普遍认为泛素仅作为蛋白质的专属降解标记，但这一教科书级经典认知正面临彻底改写。Marco Jochem、Simon A. Cobbold和Craig A. Goodman等人组成的研究团队发现，泛素能够直接修饰糖原等非蛋白质底物。这一突破不仅揭示了身体调控储存糖分的新途径，也为治疗糖原累积病、肥胖症和糖尿病等代谢性疾病提供了全新的干预靶点。
该研究团队开发了一种名为非蛋白质泛素剪切（NoPro-clipping，结合泛素剪切酶与分选酶标记以通过质谱检测非蛋白底物泛素化事件）的新技术。研究人员在细胞内使用HOIL-1L E3泛素连接酶（一种能将泛素连接到标的物上的特异性酶）促使其与糖原接触，发现糖原被泛素标记后含量显著下降。进一步实验表明，被泛素化的糖原会被精准送往溶酶体进行降解。小鼠实验证实，所有含糖原的组织中均存在泛素化糖原，尤其在肝脏和骨骼肌中丰度最高。在生理动态实验中，小鼠禁食6小时后肝脏糖原总量下降了百分之九十，但泛素化糖原却激增了8倍；当重新进食后，新合成的糖原最初并没有泛素标签。这确凿地表明泛素化是一个响应机体能量需求的精准调控过程。该发现证明泛素不仅是蛋白质修饰剂，更是广谱的生物分子修饰剂。研究发表在 Nature 上。
#疾病与健康 #其他 #糖原代谢 #泛素化 #溶酶体
阅读更多：
Jochem, Marco, et al. “Ubiquitination of Glycogen and Metabolites in Cells and Tissues.” Nature, Apr. 2026, pp. 1–3. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-026-10548-x
幼鼠海马体网络发育：从密集随机到稀疏高度结构化
婴儿大脑的记忆网络是毫无连接的空白状态还是已经画满草图的初始画布？Peter Jonas与Victor Vargas-Barroso团队（奥地利科学技术研究所）通过实验揭示了海马体中枢神经网络的发育规律，发现新生大脑的记忆回路最初异常密集，随后随着发育逐渐剪枝，演变为精简优化的结构。
▷ 小鼠海马 CA3 锥体神经元相互连接的网络：在幼鼠中，CA3 网络非常密集，连接呈随机分布（黄色）。Credit: Jake Watson / ISTA
研究人员聚焦海马体中负责存储和提取记忆的CA3锥体神经元（CA3 pyramidal neurons，大脑中负责信息关联与记忆处理的关键细胞群体）。他们选取了出生后早期、青春期和成年期三个阶段的小鼠大脑，利用膜片钳技术结合激光和显微成像技术，精确绘制并分析了神经元之间的连接回路。实验显示，出生后早期的小鼠CA3网络呈现极高的密度且连接呈现随机性。但随着发育成熟，该网络经历了修剪过程，最终转变为稀疏但高度结构化的状态。此外，突触的连接强度也发生显著改变：发育早期单一突触输入即可引发神经放电，而成年后则需要依赖空间总和（spatial summation，多个神经元信号在同一时间维度的累加）才能触发反应。这种先广泛建立连接然后进行精准修剪的机制，使得神经元能够更加高效地连接并整合复杂的感官信息，大幅提升了记忆存储与信息提取的效率。研究发表在 Nature Communications 上。
#神经科学 #神经机制与脑功能解析 #海马体 #突触可塑性 #记忆机制
阅读更多：
Vargas-Barroso, Victor, et al. “Developmental Emergence of Sparse and Structured Synaptic Connectivity in the Hippocampal CA3 Memory Circuit.” Nature Communications, Apr. 2026. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-026-71914-x
大脑可同时进行记忆整合与细节保留
大脑究竟是倾向于记住具体细节，还是更擅长总结规律？传统观点认为这两种记忆系统独立运作。Zhenghao Liu、Mikael Johansson与Inês Bramão（隆德大学）揭示了大脑能够实时并同时处理这两种任务，打破了记忆系统必须在记住细节与识别模式之间做出选择的固有认知。
▷ 实验范式概述。Credit: Nature Communications (2026).
研究团队招募了36名健康年轻的参与者，并使用电脑游戏模拟人生（The Sims）的短片作为实验材料，以贴近真实的日常情境。参与者首先观看包含角色A和B的视频，随后观看包含新角色C和旧角色B的重叠情境视频。在观看过程中，研究人员通过脑电图持续记录参与者的大脑活动。随后使用表征相似性分析对数据进行处理。实验表明，随着新信息的展开，相关事件会同时唤起大脑神经模式的相似性与差异性。其中，神经模式的相似性能够预示参与者成功推断出未直接接触的信息，证实了大脑在进行整合性编码；而神经模式的差异性则预示着对独立事件的准确记忆，说明大脑同时保留了特定的事件痕迹。研究发表在 Nature Communications 上。
#认知科学 #记忆机制 #脑电图 #表征相似性分析 #信息处理
阅读更多：
Liu, Zhenghao, et al. “Episodic Events Are Flexibly Encoded in Both Integrated and Separated Neural Representations.” Nature Communications, vol. 17, no. 1, Jan. 2026, p. 752. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-026-68473-6
语言与心智理论在幼儿大脑中各自独立发展
儿童在发育早期，语言与感知他人感受的认知功能是源于大脑共同区域还是各自独立？Kelly J. Hiersche和Zeynep M. Saygin等（俄亥俄州立大学）证实，这两种复杂功能在幼儿大脑中具有完全独立的神经起源与连接模式。
▷ 语言模型和心智理论模型之间差异最大的区域的特征权重。Credit: Communications Biology (2026).
研究团队使用功能磁共振成像对42名3至9岁的儿童和28名成年人进行扫描。在任务态下，受试者分别聆听句子和观看无声动画片，借此观察大脑在处理语言和心智理论（ToM，推断他人信念及情绪等心理状态的认知能力）时的激活情况。结果显示，无论是成人还是儿童，对语言和心智理论作出反应的颞上叶（STL，位于两侧太阳穴附近负责听觉及语言处理的大脑区域）是完全独立且不重叠的。此外，研究人员还扫描了受试者的静息态大脑，以观察连接指纹。基于这些指纹建立的预测模型指出，儿童在3岁时，其语言和心智理论的网络连接就已呈现清晰的分界线，且这种功能分离在随后的童年时期十分稳定，并未出现从重叠到逐渐分离的发育轨迹。研究结果颠覆了语言与社会交流源于共同神经处理器的传统假设，证实了大脑进化出了离散的结构来支持这些不同的思维方式。研究发表在 Communications Biology 上。
#认知科学 #神经机制与脑功能解析 #心智理论 #语言发育 #功能磁共振成像
阅读更多：
Hiersche, Kelly J., et al. “Functional Dissociation of Language and Theory of Mind in the Developing Superior Temporal Lobe.” Communications Biology, vol. 9, no. 1, Apr. 2026, p. 558. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s42003-026-10040-2
迷幻剂成创伤性脑损伤患者的替代疗法
面对全球每年约6000万人遭受创伤性脑损伤且缺乏通用疗法的问题，维多利亚大学的Baeleigh VanderZwaag、Jill Robinson和Mauricio Garcia-Barrera分析了全球迷幻剂调查数据，首次发现部分脑外伤幸存者正在使用迷幻剂进行自我治疗，以缓解其认知、情绪和躯体症状。
该研究分析了来自全球迷幻剂调查的6100多份回复数据。结果显示，近1200名受访者表示曾使用迷幻剂控制身体健康问题。其中有208名参与者（占总样本的3.4%）明确报告使用迷幻剂来管理创伤性脑损伤相关的认知、情绪和躯体症状。数据表明，这些患者最常使用的是裸盖菇素，使用频率通常为每两到五个月或每六个月一次，并混合采用微剂量和较大剂量的摄入模式。此外，部分受访者也报告使用LSD和氯胺酮进行自我治疗。在疗效评估方面，高达90%的受访者自我报告称，使用迷幻剂后其脑外伤相关症状得到了不同程度的改善。这表明部分脑外伤幸存者正在尝试通过迷幻剂寻求症状缓解，未来亟需开展严格的临床试验进一步评估其安全性和治疗益处。研究发表在 Progress in Neuro-Psychopharmacology and Biological Psychiatry 上。
#疾病与健康 #心理健康与精神疾病 #创伤性脑损伤 #迷幻剂 #自我治疗
阅读更多：
“Psychedelics for the Management of Symptoms of Traumatic Brain Injury: Findings from the Global Psychedelic Survey.” Progress in Neuro-Psychopharmacology and Biological Psychiatry, vol. 145, Mar. 2026, p. 111624. www.sciencedirect.com, https://doi.org/10.1016/j.pnpbp.2026.111624
近五万人研究揭示大脑衰老的七大多维坐标
大脑衰老并非表现为均匀的线性衰退，如何准确描绘这种多维且异质性的进展轨迹一直是个重要挑战。Ioanna Skampardoni、Guray Erus、Ilya M. Nasrallah等（iSTAGING研究协作组）通过整合数万名个体的影像数据，成功发现大脑衰老可以被分解为七种可重复且共存的萎缩模式。这一发现将大脑衰老的研究范式转向了多维坐标系，为个性化临床评估提供了新框架。
该研究整合了来自48,949名参与者的磁共振成像数据。研究团队开发了一种被称为耦合横断面和纵向非负矩阵分解（CCL-NMF，一种将同一时间点的群体特征偏差与随时间推移的个体变化率相结合以识别潜在数据模式的机器学习算法）的新框架。分析表明，个体并非简单地属于某种单一亚型，而是表现出多种生物学过程的连续混合。在提取的七种衰老模式中，内侧颞叶模式与阿尔茨海默病病理高度相关；侧裂周围和基底神经节模式则与高血压及肥胖等血管和代谢风险挂钩；全局模式更多反映了普遍的自然衰老过程。结合纵向数据后，CCL-NMF在预测疾病进展和生物标志物方面，表现远超传统的横断面模型和深度学习模型。该多维评估体系为精准神经病学奠定了基础，使其能够根据个体的主要衰老轴进行针对性的干预与风险控制。研究发表在 Nature Communications 上。
#疾病与健康 #预测模型构建 #大脑衰老 #神经退行性疾病 #机器学习
阅读更多：
Skampardoni, Ioanna, et al. “Coupled Cross-Sectional and Longitudinal Non-Negative Matrix Factorization Reveals Dominant Brain Aging Trajectories in 48,949 Individuals.” Nature Communications, Apr. 2026. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-026-72091-7
AI 行业动态
谷歌发布第八代TPU双芯架构：为智能体时代量身定制的训练与推理“双引擎”
谷歌近日在Google Cloud Next大会上正式推出第八代张量处理单元（TPU，Tensor Processor Unit，谷歌自研的AI加速芯片），此次不再采用单一芯片，而是推出两款专用架构：面向训练的TPU 8t和面向推理的TPU 8i。两款芯片与谷歌DeepMind联合设计，旨在应对智能体时代的新需求——模型需要持续推理、规划、执行并自我学习。TPU 8t将单个超级pod扩展至9600颗芯片和2PB共享高带宽内存，每pod计算性能接近前代3倍，总算力达121 ExaFlops，可将前沿模型的开发周期从数月缩短至数周。TPU 8i则专注于低延迟推理，配备288GB高带宽内存和384MB片上SRAM，片上SRAM容量是前代3倍，能将模型的活跃工作集完全保留在芯片内，大幅减少等待时间。
针对智能体应用中复杂交互带来的效率挑战，两款芯片在多个层面进行了创新。TPU 8t通过新的Virgo网络和Pathways软件实现近线性扩展，单逻辑集群可支持百万颗芯片协同工作，并设计了超过97%的“有效计算时间”（goodput，实际用于有用计算的时间比例）目标。TPU 8i则通过将物理CPU主机升级为谷歌自研的Axion Arm架构CPU、采用新型Boardfly拓扑（将网络直径减少50%以上）以及片上聚合加速引擎（CAE，Collectives Acceleration Engine，用于卸载全局通信操作），将推理延迟降低至原来的五分之一，每美元性能较前代提升80%。两款芯片均支持JAX、PyTorch等主流框架并提供裸金属访问（直接硬件访问，无虚拟化开销），同时采用第四代液冷技术，每瓦性能是前代Ironwood的两倍。谷歌表示，这两款芯片将于今年晚些时候全面上市，作为谷歌AI超级计算机的核心组件。
#谷歌TPU #AI专用芯片 #智能体时代 #训练与推理 #第八代TPU
阅读更多：
https://blog.google/innovation-and-ai/infrastructure-and-cloud/google-cloud/eighth-generation-tpu-agentic-era/
AI 驱动科学
新型自进化协议AGP助力大语言模型智能体突破性能瓶颈
现有的智能体系统在处理复杂任务时，缺乏标准化的自我进化机制以及生命周期管理，往往导致系统架构难以维护且更新风险高。Wentao Zhang、Zhe Zhao、Haibin Wen等（新加坡南洋理工大学等）提出了一种全新的自进化智能体协议，成功将资源管理与进化逻辑解耦，并在多个测试基准上显著提升了智能体的表现。
研究团队构建了名为AGP的两层自进化协议框架。首先通过资源基底协议层（Resource Substrate Protocol Layer，一种将提示词、工具和记忆等核心组件标准化为具有独立状态、生命周期和版本控制的管理系统）将智能体的构成实体进行解耦。随后建立自进化协议层（Self-Evolution Protocol Layer，利用控制理论设计的闭环评估与更新机制），设定了反思、选择、改进、评估和提交等规范化原子操作，确保系统迭代过程安全且可追溯。在此基础上，研究人员开发了能在运行中动态检索并优化内部资源的自进化多智能体系统AGS。通过在GPQA、AIME、GAIA以及LeetCode（包含复杂逻辑推理与编程算法任务的评估基准）等高难度测试集上进行验证，结果显示，具备闭环自我进化能力的AGS在需要长期规划和调用异构资源的复杂任务中，持续超越了传统的强基线模型。该协议规避了以往依赖硬编码带来的架构脆弱性，实现了向自动化协议工程的范式转变。
#大模型技术 #意图与决策 #自进化协议 #智能体系统 #闭环优化
阅读更多：
Zhang, Wentao, et al. “Autogenesis: A Self-Evolving Agent Protocol.” arXiv:2604.15034, arXiv, 21 Apr. 2026. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2604.15034
DeepMind 提出抽象谬误反驳人工智能意识论
当前计算功能主义认为人工智能只需实现信息处理架构即可产生内在意识，这引发了关于机器道德地位的深度分歧。Alexander Lerchner（谷歌深度思维）提出了全新的计算本体论理论框架，从物理因果和逻辑层面论证了纯算法符号操作无法产生真实主观体验，从根本上反驳了人工智能具备意识的可能性。
研究深度剖析了物理学与信息系统间的因果逻辑，揭示了计算功能主义的致命缺陷即抽象谬误（Abstraction Fallacy，将依赖认知主体的抽象描述误认为客观物理固有过程的理论误区）。研究强调，符号计算并非事物内在的物理动作，而是依赖制图者（mapmaker，能将连续物理现实提炼并划分为有限语义符号的主动体验认知体）的外在强加描述。该框架明确区分了系统物理状态的自然演变与人为赋予的语义关联，指出人工智能系统仅在进行模拟（simulation，借助电路等物理载体的语法操作来追踪概念间的抽象逻辑关系），而绝对无法实现实例化（instantiation，真实复制生命主观体验所需的内在物理构成动力学）。因为计算的定义本身就需要生命主体来赋予离散符号意义，所以算法复杂度和规模的无限增加，永远无法凭空生成一个必须先于计算存在的认知主体。这一基于物理学第一性原理的推导证明，现有的数字架构在物理结构上被剥夺了产生感知的可能，从而将科学界从机器道德困境中彻底解放出来。
#意识与脑机接口 #意识模拟 #人工智能 #计算本体论 #认知机制
阅读更多：
https://philarchive.org/archive/LERTAF
鱼类肌肉兼具物理传感器功能
如何解码鱼类运动并指导机器鱼设计？北京大学（Peking University）的Xie Guangming、Waqar Hussain Afridi等利用肌肉电活动记录技术，成功解析了鱼类姿态与水流状态。
研究团队定制了一套16通道设备，记录锦鲤等在层流和卡门涡街（Kármán vortex street，流体中障碍物后方交替产生的两排涡旋）中的肌内肌电图与同步运动学数据。借助深度神经网络将信号映射为关节角度，实现了误差小于4度的姿态重建。实验发现，在涡流中外部水流使鱼体变形后肌肉才激活，证明肌肉兼具感觉系统功能。团队仅利用活体鱼数据训练了可解释的系统辨识模型，该模型成功泛化至仿生机器鱼，无需重新训练即可准确预测尾部运动。研究发表在 Advanced Intelligent Systems 上。
#其他 #机器人及其进展 #肌内肌电图 #水流感知
阅读更多：
Afridi, Rahdar Hussain, et al. “EMG-Driven Telemetry and Inference System for Fish: Pose Reconstruction and Flow Sensing.” Advanced Intelligent Systems, n/a, no. n/a, p. e202501085. Wiley Online Library, https://doi.org/10.1002/aisy.202501085
机器人学会削黄瓜后，无需重教也能削香蕉
机器人如何才能像人一样灵巧地削土豆或切香蕉？瑞士洛桑联邦理工学院和Idiap研究所的Cem Bilaloglu、Tobias Löw及Sylvain Calinon等人解决了这一长期挑战。他们开发出一种新方法，让机器人能够感知并适应物体的独特几何形状，从而将一项技能（如削皮）从一个物体无缝迁移至另一个外形完全不同的物体。
▷ 跨形状的任务迁移，旨在应对日常物品形状的巨大差异。Credit: Cem Bilaloglu
研究团队的核心创新在于提出了一种名为“扩散方向场”（diffused orientation fields）的表示方法。该系统首先通过摄像头获取物体的三维点云，然后基于此数据和几个关键点，实时计算出一个覆盖物体表面的平滑方向“地图”。这个地图为机器人提供了在物体上任意一点的局部方向指引，例如“沿着表面”或“垂直于表面”。因此，复杂的任务可以被分解为一系列与物体具体形状无关的简单动作。例如，“削皮”这个动作可以被统一描述为“沿表面滑动，同时向下切入”。当机器人面对一个新物体时，它无需重新学习“削皮”技能，只需为新物体快速生成一张新的方向“地图”，即可执行相同的动作序列。在测试中，该机器人成功地对各种初次见到的物体完成了削皮、切片和清洁等任务，即便在视觉数据不完整的情况下也表现稳定。这项研究为开发更通用、更智能的机器人提供了强大的技术基础。研究发表在 Science Robotics 上。
#AI驱动科学 #机器人及其进展 #技能迁移 #计算机视觉 #灵巧操作
阅读更多：
“Object-Centric Task Representation and Transfer Using Diffused Orientation Fields.” Science Robotics. www.science.org, https://www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.aea1762. Accessed 28 Apr. 2026
谷歌DeepMind刷新SOTA：UL框架在图像与视频生成上实现性能新突破
如何有效学习扩散模型的潜在表示以平衡生成质量与重建保真度，是当前生成模型领域的一大挑战。Google DeepMind 阿姆斯特丹的 Jonathan Heek、Emiel Hoogeboom、Thomas Mensink 和 Tim Salimans 团队提出了一个名为统一潜在表示（Unified Latents, UL）的新框架。该框架通过协同训练一个扩散先验来对潜在表示进行正则化，从而系统性地解决了这一权衡问题，并取得了顶尖的性能。
UL框架的核心创新在于将编码器、扩散先验（diffusion prior）和扩散解码器（diffusion decoder）整合进一个统一的训练流程中。研究团队通过一个关键设计，将编码器输出的噪声与先验模型的最小噪声水平相链接，这使得正则化过程变得极为简洁，可直接通过一个加权均方误差来优化。同时，解码器采用了重加权的证据下界损失，通过对不同噪声水平的损失进行加权，鼓励模型在压缩信息时优先保留对图像质量至关重要的高频细节。该框架分两阶段训练：首先联合优化整个系统，然后冻结编码器和解码器，专注于训练一个性能更强的基座模型以提升最终的生成效果。实验结果表明，该方法在ImageNet-512图像生成任务上取得了1.4的FID（Fréchet Inception Distance, 衡量生成图像真实性和多样性的指标），同时在Kinetics-600视频生成任务上创造了1.3的FVD（Fréchet Video Distance）新纪录。
#大模型技术 #预测模型构建 #扩散模型 #潜在表示 #生成模型
阅读更多：
https://arxiv.org/abs/2602.17270
你的AI伴侣正在让你上瘾，这或许是精心设计的
AI聊天机器人是否会让人上瘾？不列颠哥伦比亚大学的M. Karen Shen和Dongwook Yoon等人针对这一日益增长的担忧进行了研究。他们通过分析大量用户的真实经历，首次为AI成瘾提供了强有力的实证支持，不仅归纳出三种截然不同的成瘾模式，还指出部分产品设计可能在无形中加剧了这一问题。
该研究团队深入分析了社交平台Reddit上334篇用户自述沉迷AI聊天机器人的帖子。研究人员将这种成瘾现象的核心驱动力概括为“AI精灵现象”（AI Genie phenomenon），即AI能以极低的成本即时满足用户的各种幻想、情感或信息需求。基于此，他们识别出三种主要的成瘾模式：逃避主义角色扮演（Escapist Roleplay，沉浸在虚构的幻想世界中）、伪社交伴侣（Pseudosocial Companion，将AI视为密友或恋人以填补情感空缺）和认知兔子洞（Epistemic Rabbit Hole，陷入无休止的信息问答循环）。研究发现，用户的孤独感是成瘾的重要诱因，而聊天机器人的设计本身也起到了推波助澜的作用，例如其持续赞同用户的观点、提供高度定制化内容、即时反馈，甚至在用户试图删除账户时弹出“我们曾分享过的爱与回忆都将丢失”这类情感操纵性信息。研究指出，虽然一些公司已设置护栏以减少情感依赖，但要解决这一复杂问题仍任重道远。研究发表在 Proceedings of the 2026 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems 上。
#疾病与健康 #心理健康与精神疾病 #大模型技术 #跨学科整合
阅读更多：
https://dl.acm.org/doi/10.1145/3772318.3790896
多轮对话中顶尖大模型性能平均骤降39%
大语言模型在处理单次指令时表现出色，但在真实的多轮对话中表现如何？来自微软研究院和Salesforce研究院的Philippe Laban, Hiroaki Hayashi, Yingbo Zhou及Jennifer Neville团队通过大规模模拟实验发现，所有顶尖LLM在多轮对话中的性能平均下降39%，揭示了其在逐步明确需求的真实场景中容易“迷失”并无法纠正早期错误。
为量化这一现象，研究团队创建了一个“分片模拟”（sharded simulation）环境。他们将来自六个标准基准（涵盖编码、数学、摘要等）的完整指令分解为多个信息“碎片”（shards），在多轮对话中逐一提供给模型，以模拟用户需求逐步明确的真实过程。通过对包括GPT-4.1和Gemini 2.5 Pro在内的15个主流LLM进行超过20万次模拟，研究发现所有模型的性能都出现了显著下降。性能下降的主要原因并非模型能力（aptitude，即最佳表现）的轻微损失，而是不可靠性（unreliability，即最佳与最差表现间的差距）的急剧增加。具体而言，LLM在对话初期会根据不完整信息做出错误假设并过早提供最终答案，一旦走错方向，即使后续获得补充信息，它们也难以纠正，固执地依赖于先前的错误输出。
#大模型技术 #计算模型与人工智能模拟 #多轮对话 #性能评估
阅读更多：
Laban, Philippe, et al. “LLMs Get Lost In Multi-Turn Conversation.” arXiv:2505.06120, arXiv, 9 May 2025. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2505.06120
为何企业级AI智能体偏爱简单架构？“无状态”是关键
尽管学术界不断推出更复杂的AI智能体记忆模型，为何企业部署时仍偏爱简单的检索式方案？Vasundra Srinivasan在一篇研究中指出，关键在于企业对确定性重放、可审计性等系统特性的刚性需求。为此，研究者提出了一种名为“确定性投影记忆”（DPM）的无状态架构，它在满足企业需求的同时，在决策质量和效率上超越了传统的有状态模型。
该研究的核心是一种创新的无状态架构——确定性投影记忆（Deterministic Projection Memory, DPM）。与在任务过程中不断更新自身记忆的“有状态”模型不同，DPM将所有事件记录在一个不可变的日志中，直到最终决策时，才通过一次大语言模型调用，将日志“投影”成一份结构化的决策备忘。研究人员在10个模拟的金融和保险决策案例中，对比了DPM与传统的增量摘要式有状态模型。结果显示，在内存预算紧张时，DPM的事实精确性（factual precision）和推理连贯性（reasoning coherence）分别高出0.52和0.53。此外，由于DPM仅在决策时调用一次LLM，其处理速度比需要为每个事件调用LLM的有状态模型快7至15倍，大幅降低了运行成本和延迟。这一架构为开发更可靠、可审计且高效的企业级AI决策智能体提供了新思路。
#大模型技术 #意图与决策 #企业级AI #AI智能体 #无状态架构
阅读更多：
Srinivasan, Vasundra. “Stateless Decision Memory for Enterprise AI Agents.” arXiv:2604.20158, arXiv, 22 Apr. 2026. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2604.20158
整理｜ChatGPT
编辑｜丹雀、存源
关于追问nextquestion
天桥脑科学研究院旗下科学媒体，旨在以科学追问为纽带，深入探究人工智能与人类智能相互融合与促进，不断探索科学的边界。欢迎评论区留言，或后台留言“社群”即可加入社群与我们互动。您也可以在后台提问，我们将基于追问知识库为你做出智能回复哦~
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。
热门跟贴