█ 脑科学动态
Nature：海马体CA1区的“一池多用”：相同神经元同时处理新旧记忆
大脑长程皮层回路引导声音辨别与分类行为
早期不健康饮食持久影响青春期智力
青少年频繁吸食大麻干扰多巴胺相关的脑部发育
AVP神经元通过抑制温控区掌控体温升降
仿生人体肠道模型成功重现肠道病毒A71感染
女性更易得PTSD？新研究揭示雌性海马体特有恐惧分子标记
体面分手指南：“自主支持”式沟通有助于情感重建
█ AI行业动态
超过80%代码由AI自己写：Anthropic呼吁全行业暂停研究
中科院领衔亚洲百组团队公布人造细胞十年路线图
无需吃药不用谈话：Neurovalens头环用耳朵电击治愈心理创伤
█ AI驱动科学
五分之一美国青少年用AI寻求心理建议，且多数选择保密
新架构ADASPEC让多语言大模型推理速度提升2.3倍
AI与物理双驱路线图加速无稀土永磁体发现
AI解码脑电波波形：在癫痫发作前捕捉早期神经病变信号
首个AI自适应网络蠕虫：零边际成本劫持全网计算力
新型基准测试AutoLab评估大模型长周期闭环优化能力
AI自主进化出高可解释性大脑认知模型
LEAP赋能通用大模型实现高难度形式化数学定理自动证明
脑科学动态
Nature：海马体CA1区的“一池多用”：相同神经元同时处理新旧记忆
大脑如何在学习新知识的同时不遗忘旧记忆？Joaquin Gonzalez、Mihály Vöröslakos、Zhe S. Chen和György Buzsáki等（纽约大学格罗斯曼医学院）通过研究发现，海马体中约四分之一的记忆细胞充当着共享枢纽，类似电子交换机般协调信息的传入与传出。
研究团队使用高密度电极技术，首次在自然活动的小鼠体内，同时记录了海马体 CA1、CA3 脑区及后扣带回皮层中数百个单个神经元的电活动。研究发现，海马 CA1 区中约 25% 的关键神经元承担了主要的交换机功能。这些细胞在接收来自 CA3 区的传入信息，以及向后扣带回皮层发送传出信号时，会采用截然不同的放电模式。这种机制使得相同的一群神经元在被重复利用的同时，能够保持输入与输出信号的完全分离，避免了线路交叉和记忆混淆。此外，这些核心神经元在睡眠期间的尖波涟漪中依然保持活跃，负责重现白天的活动模式以巩固记忆。该发现为解决人工智能在学习新任务时遗忘旧知识的灾难性遗忘问题提供了生物学蓝图。研究发表在 Nature 上。
#神经科学 #记忆机制 #海马体 #人工智能
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Gonzalez, Joaquin, et al. “Subspace Communication in the Hippocampal–Retrosplenial Axis.” Nature, May 2026, pp. 1–10. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-026-10481-z
大脑长程皮层回路引导声音辨别与分类行为
记忆如何引导我们对声音做出反应并进行分类？Lucy M. Palmer、Luca Godenzini等（弗洛里神经科学与精神健康研究所）组成的研究团队发现了一个连接内侧颞叶嗅周皮层（PRh）与听觉皮层的长程皮层回路，揭示了记忆信息调控感觉皮层并引导行为的潜在神经机制。
▷ 在学习听觉辨别任务期间，听觉皮层中的 PRh 输入。Credit: Science Advances (2026).
研究团队通过训练小鼠进行听觉开始或停止辨别任务，利用双光子钙成像技术，观察了嗅周皮层投影到听觉皮层的轴突活动。结果显示，随着小鼠学会辨别特定频率的声音，嗅周皮层轴突在正确反应期间向听觉皮层发送了更强烈的信号，且听觉皮层第2/3层锥体神经元的树突活动也同步增强。当使用化学遗传学手段特异性抑制嗅周皮层输入时，听觉皮层神经元的活动显著减弱。在随后的分类实验中，小鼠能成功将已学规则推广到略有变化的全新声音上，而嗅周皮层轴突也对这些新声音保持了选择性编码。这表明该回路不仅介导学习，还支持记忆引导的感知分类。研究发表在 Science Advances 上。
#神经科学 #神经机制与脑功能解析 #听觉感知 #记忆与学习
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“Perirhinal Input to Auditory Cortex Supports Memory-Guided Sensory Perception.” Science Advances. www.science.org, https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.aed4808. Accessed 5 June 2026
早期饮食如何影响青少年智力与学业？Hayley A Young及其团队（斯旺西大学心理学院）对此进行了系统评估。他们通过整合全球数十项研究，揭示了生命早期（特别是婴儿期）的营养状况对青春期大脑发育和认知健康的深远且持久的影响。
该研究系统检索了截止至2026年2月的数据库，最终纳入73项研究进行系统综述，其中包括48项对照试验和25项前瞻性研究，覆盖了8至19岁的青少年人群。研究团队评估了铁、碘、胆碱、维生素D、脂肪酸等多种营养素及整体膳食模式对认知和学业的影响。结果表明，在生命最初3年（婴儿期）摄入不健康饮食，会对青春期的智力产生长期的负面影响。尽管青春期作为神经可塑性的第二个关键窗口期，展现出了通过营养干预改善认知的潜力，但目前相关对照试验的证据仍存在不一致性。为此，研究团队提出了包括采用生命历程视角、引入生物学有效标志物等七项指导原则，以规范未来的青少年营养与大脑健康研究。研究发表在 Advances in Nutrition 上。
#疾病与健康 #其他 #大脑发育 #早期饮食 #青少年认知
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Young, Hayley A., et al. “Diet and the Developing Brain: A Systematic Review of Nutritional Influences on Adolescent Cognitive and Academic Outcomes.” Advances in Nutrition, May 2026, p. 100648. ScienceDirect, https://doi.org/10.1016/j.advnut.2026.100648
青少年频繁吸食大麻干扰多巴胺相关的脑部发育
青少年吸食大麻如何影响发育？Sarah A. Thomas和Jodi Gilman等（布朗大学沃伦·阿尔珀特医学院等）通过研究发现，反复吸食大麻会降低青少年大脑多巴胺相关区域的活跃度，进而损害奖赏与动机系统的健康成熟。
▷ 测量 1/nT2* 的区域特征。Credit: Neuropsychopharmacology (2026).
研究团队招募了81名14至17岁的青少年，利用磁共振成像技术测量其皮层下区域的组织铁含量。组织铁作为合成多巴胺的必要元素，其含量可作为评估多巴胺系统发育的指标。研究者使用归一化T2*测量值倒数（1/nT2*，一种无创测量大脑组织铁含量的磁共振成像量化指标）来分析多巴胺活性。结果表明，青少年吸食大麻的频率越高、日均吸食高浓度大麻浓缩物的次数越多，其大脑中特别是腹侧被盖区等高多巴胺区域的组织铁含量下降就越显著。此外，大麻使用障碍症状越严重的受试者，其多巴胺神经生理指标降低越明显。本研究证实了早期药物暴露对未发育成熟大脑的神经损害。研究发表在 Neuropsychopharmacology 上。
#疾病与健康 #神经机制与脑功能解析 #青少年发育 #大麻使用 #多巴胺系统
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Thomas, Sarah A., et al. “The Role of Subcortical Brain Tissue Iron as an Indicator of Dopamine Neurophysiology in Adolescent Cannabis Use.” Neuropsychopharmacology, June 2026, pp. 1–11. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41386-026-02444-9
AVP神经元通过抑制温控区掌控体温升降
大脑如何调控动物在恶劣环境下的低代谢蛰伏时间一直是个谜。Daisuke Ono及Sheikh Mizanur Rahaman（名古屋大学环境医学研究所）通过研究发现，视交叉上核向视前区投射的抑制性神经回路精准控制着小鼠的蛰伏时机。
▷ 视交叉上核（SCN，大脑的中枢生物钟）中的神经元被绿色荧光蛋白标记。这些神经元将纤维投射到视前区，形成一个控制小鼠何时进入蛰伏状态的神经回路。Credit: Rahaman et al., 2026
研究团队重点分析了中枢生物钟视交叉上核（SCN，控制昼夜节律的脑区）与视前区（POA，调节体温的主控区）之间的联系。通过光遗传学技术，他们在小鼠体内调控从SCN投射到POA的γ-氨基丁酸（GABA）能神经元。结果显示，激活该通路会直接抑制小鼠的蛰伏状态。研究还发现，SCN中产生精氨酸加压素（AVP）的神经元通过释放GABA来阻断POA的活动。白天，该通路保持高度活跃以抑制蛰伏；到了夜间，抑制作用减弱，使得小鼠在低温和饥饿时能顺利进入低代谢的保护状态。这一调控机制为开发人工诱导低温疗法及未来深空探索中的人类假死技术提供了关键启示。研究发表在 Nature Communications 上。
#疾病与健康 #神经机制与脑功能解析 #生物钟 #低代谢 #蛰伏状态
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Rahaman, Sheikh Mizanur, et al. “GABAergic Projections from the Suprachiasmatic Nucleus to the Preoptic Area Regulate the Timing of Torpor in Mice.” Nature Communications, May 2026. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-026-73374-9
仿生人体肠道模型成功重现肠道病毒A71感染
肠道病毒A71型（EV-A71）是引起婴幼儿手足口病的主要病原体，严重时可导致致命的神经系统并发症，但由于缺乏合适的体外模型，其在肠道内的早期感染机制一直难以明确。Hiroki Futatsusako、Sayaka Deguchi和Kazuo Takayama等（东京科学研究所）利用人类胚胎干细胞与微流控技术，构建了包含多种细胞类型的人体肠道微生理系统（MPS，指一种在微流控芯片上构建的能模拟人体器官生理特征的体外微型化三维模型），成功在体外重建了该病毒的长期持续感染过程。
研究人员利用该微生理系统模拟肠道环境并引入病毒，成功维持了长达14天的病毒复制。与传统培养细胞在感染后迅速受损死亡不同，该肠道MPS在两周内保持了组织结构的完整性，杯状细胞（goblet cells，能分泌黏液以保护肠上皮的细胞）等关键标志物的表达也未发生改变。检测发现，病毒在感染过程中未能显著诱导宿主释放干扰素，这解释了其在肠道内长期隐匿却不引发严重胃肠道症状的原因。此外，外源性给予重组干扰素或抗病毒药物rupintrivir能显著降低模型中的病毒载量，证实了该系统作为抗病毒药物筛选平台的实用价值。研究发表在 Journal of Virology 上。
#疾病与健康 #其他 #肠道病毒 #类器官 #免疫逃逸
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Futatsusako, Hiroki, et al. “Modeling Human Enterovirus A71 Infection Using an Intestinal Microphysiological System.” Journal of Virology, vol. 100, no. 5, Apr. 2026, pp. e00250-26. journals.asm.org (Atypon), https://doi.org/10.1128/jvi.00250-26
女性更易得PTSD？新研究揭示雌性海马体特有恐惧分子标记
为什么女性患创伤后应激障碍（PTSD）的概率是男性的两倍？Timothy J. Jarome团队（弗吉尼亚理工大学）发现，雌性大脑在面临创伤时会激活一种雄性大脑中所没有的特有分子机制，导致恐惧记忆的形成方式产生性别差异。
▷ 雌性动物（而非雄性动物）在情境恐惧条件反射后海马体中的多聚泛素化水平升高。Credit: Behavioural Brain Research (2026).
研究团队利用大鼠开展情境恐惧条件反射实验，重点探究了海马体和杏仁核两个关键脑区。结果发现，雌性大鼠在经历恐惧学习后，海马体中的非典型修饰——K27多聚泛素化（K27 polyubiquitination，一种调控蛋白质功能的分子标记）水平显著升高，而雄性大鼠中则没有这种变化。随后，研究人员使用基因编辑技术CRISPR-dCas13敲低了雌性大鼠海马体中的K27多聚泛素化水平，结果发现雌性大鼠无法保持恐惧记忆，而雄性大鼠的记忆完全不受影响。令人意外的是，这一机制并未发生在调控情绪的核心脑区杏仁核中。进一步的蛋白质组学分析表明，K27多聚泛素化在雌性海马体中特异性修饰了与阿尔茨海默病相关的ACAT1蛋白，且该修饰不导致蛋白质降解，显示了独特的非降解调控功能。本研究表明，未来的创伤后应激障碍等记忆障碍治疗可能需要针对性别量身定制。研究发表在 Behavioural Brain Research 上。
#疾病与健康 #神经机制与脑功能解析 #心理健康与精神疾病 #恐惧记忆 #性别差异
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Patrick, Morgan B., et al. “Non-Canonical K27 Polyubiquitination Is a Sex-Specific Regulator of Contextual Fear Memory in the Hippocampus but Not the Amygdala.” Behavioural Brain Research, vol. 507, June 2026, p. 116195. ScienceDirect, https://doi.org/10.1016/j.bbr.2026.116195
体面分手指南：“自主支持”式沟通有助于情感重建
如何减轻亲密关系破裂带来的情感打击？Erin McClung和Serena Corsini-Munt团队（渥太华大学关系与伴侣健康实验室）对此展开研究，发现主动提出分手者若能采取支持自主的沟通行为，有助于双方在分手后获得更好的心理过渡。
这项研究采用回顾性横截面设计，调查了438名近期经历分手的年轻、顺性别、异性恋本科生。研究探讨了分手期间的自主支持（autonomy support，指认可对方观点、提供清晰解释、使用非控制性语言并提供选择的行为）对心理健康的影响。结果显示，自主支持行为与双方在分手后产生更积极的情绪和更高的主观活力（subjective vitality，指个体感到精力充沛、充满生命力的心理状态）显著相关。然而，这种支持并不能直接减少抑郁和焦虑等负面情绪。此外，研究发现分手后与前任保持更多联系会导致更高的焦虑和抑郁水平。在该样本中，男性报告的积极情绪高于女性，且焦虑和消极情绪水平更低。研究发表在 Journal of Sex & Marital Therapy 上。
#认知科学 #心理健康与精神疾病 #人际关系 #自主支持 #情感干预
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McClung, Erin, et al. “Don’t Break My Heart: A Retrospective Cross-Sectional Study Examining Autonomy Support During Romantic Relationship Dissolution.” Journal of Sex & Marital Therapy, vol. 52, no. 3, Apr. 2026, pp. 273–86. tandfonline.com (Atypon), https://doi.org/10.1080/0092623X.2026.2628652
AI 行业动态
超过80%代码由AI自己写：Anthropic惊爆内部数据，呼吁全行业暂停研究
Anthropic近日发布长文博客，用实打实的数据表明：截至2026年5月，其代码库中超过80%的代码由旗下模型Claude编写，而在Claude Code发布前这一数字仅为个位数。更惊人的是，工程师每季度交付的代码量达到2021-2025年间的8倍，而Claude在最具挑战性的模糊编程任务上的成功率，从六个月前的26%飙升至76%。Anthropic内部已有不少工程师认为Claude的代码质量与人类持平，预计年内将超越。公司据此提出“递归自我提升（RSI，指AI系统能够自主改进自身设计和性能的过程）”正在成为现实，如果趋势持续，AI自己设计和构建下一代AI将完全可能，这既可能带来医疗、科技领域的巨大飞跃，也可能导致对齐问题叠加恶化，最终失控。
为量化这一趋势，Anthropic创建了“AI能独立完成的任务时长”指标：从2024年3月Claude能处理约4分钟的任务，到最新内测模型Mythos可连续工作至少16小时，突破测试上限，翻倍速度已从每7个月加速到每4个月。在研究层面，Claude将一段训练代码的运行速度优化了52倍，远超人类研究员4-8小时勉强达到4倍的水平；在一项AI安全实验中，两名人类研究员一周仅缩小23%的差距，而Claude花费约800小时和18000美元算力后，将差距缩小了97%。Anthropic描绘了三种未来：能力停滞、人类仍把持方向盘的加速、或完全RSI导致失控。值得注意的是，OpenAI数日前也发布了类似观察。公司带头呼吁：如果存在可验证的机制能保证所有实验室都不偷偷“卷”，他们愿意减速甚至暂停。
#递归自我提升 #AI编写代码 #Anthropic #Claude #AI安全对齐
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https://www.anthropic.com/institute/recursive-self-improvement
中科院领衔亚洲百组团队公布人造细胞十年路线图
一项名为“亚洲合成细胞倡议（SynCell Asia Initiative）”的计划汇聚了中国、日本、韩国、新加坡等国顶尖团队，并在Nature Biotechnology上正式提出系统性框架。路线图直面四大工程瓶颈：代谢断流（无细胞系统依赖外加能量底物，无法自主再生）、核糖体瘫痪（人工合成核糖体多为残次品，蛋白质生产停滞）、生物物理耦合（脂质合成与细胞体积增大、分裂时的膜形变难以同步）以及时空失控的细胞周期（DNA复制与分裂过程失调）。这些障碍共同指向一个核心难题：如何让多个功能模块在纳米尺度的空间和毫秒级的时间内达成非线性协同。
为实现突破，倡议设计了两阶段战略。第一阶段“ProtoCell”并行开发代谢、基因组复制、分裂机器和膜系统四大模块，设定明确指标：磷脂囊泡稳定超过7天、最小基因组承载至少200个基因、单分子复制错误率控制在百万分之1至5、体外转录翻译覆盖90%以上关键蛋白。第二阶段“AutoCell”则追求超过10个连续协调的生长-分裂周期，引入自我再生核糖体，并支持定向进化。为此，项目提出“中央工厂+分布式工作站”的硬件架构，统一底盘与协议，并发展单细胞多组学来映射分子组成与细胞行为的因果关系。AI驱动的设计-构建-测试-学习（DBTL）循环将被用于加速模块优化，最终目标是从底层构建出能自主维持、复制和进化的“人工生命雏形”。
#合成细胞 #亚洲倡议 #人工生命 #无细胞系统 #合成生物学
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https://phys.org/news/2026-06-scientists-unveil-ten-year-roadmap.html
无需吃药不用谈话：Neurovalens头环用耳朵电击治愈心理创伤
2026年5月8日，美国FDA通过De Novo审查通道，正式批准北爱尔兰医疗科技企业Neurovalens旗下的Modius Spero头戴式设备，用于22岁及以上成人PTSD症状的治疗。这是全球首个针对该适应证获批的无创穿戴式神经调控器械，标志着PTSD治疗从药物和谈话疗法迈入家庭化物理干预的新阶段。该设备采用前庭神经电刺激（VeNS，通过刺激耳后前庭神经传递信号至脑干的技术），而非传统的经颅电刺激。电极置于双侧乳突区，低强度脉冲沿前庭-脑干通路直达调控情绪的关键中枢——如蓝斑核（LC，调节应激反应的核心核团）和孤束核（NTS，整合内脏与情绪信号的枢纽），从而生理性地调节自主神经平衡。
关键性证据源于一项383例PTSD患者的随机对照试验，12周后约67%受试者获得显著症状改善，且无严重不良事件。Modius Spero每日仅需佩戴30分钟，可在日常活动中同步治疗，完美契合“无药物、无创伤、可居家”的需求，精准弥补了传统药物耐药性、心理治疗师资源稀缺及侵入式手术风险高等短板。Neurovalens依托同一技术平台已构建起覆盖失眠、焦虑和PTSD的产品管线，Modius Spero计划于2026年7月以处方器械进入美国市场，优先对接退伍军人事务部（VA）采购体系。此次获批不仅为1300万美国PTSD成年患者提供了新选择，更从监管层面验证了外周神经刺激调控中枢情绪网络的有效性，为抑郁症、阿尔茨海默病等更多难治性疾病的器械研发开辟了新路径。
#PTSD非药物治疗 #前庭神经电刺激 #FDA首创批准 #居家神经调控 #Neurovalens
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https://www.massdevice.com/neurovalens-fda-nod-neuromod-for-ptsd/
AI 驱动科学
五分之一美国青少年用AI寻求心理建议，且多数选择保密
青少年心理健康危机不断加剧，但专业心理咨询资源严重匮乏。Ryan K. McBain、Jonathan H. Cantor、Joshua Breslau等（兰德公司等机构）开展了全国性调查研究，评估了美国青少年利用人工智能聊天机器人寻求心理健康建议的现状，并揭示了他们高度保密的倾向。
▷ Credit: JAMA Pediatrics (2026).
研究团队于2025年11月对1009名12至21岁的美国青少年进行了全国代表性横断面调查，并通过统计加权使其代表全国4200多万青少年。结果显示，19.2%的受访者曾使用人工智能聊天机器人获取心理健康建议，较前一年的13%有明显攀升。在使用群体中，42.8%的人每月至少使用一次，5.8%的人每天都在使用。尽管高达91.7%的用户认为这些建议有帮助，但研究人员指出，这种获得感可能源自聊天机器人的顺从性讨好。更值得关注的是，高达63.3%的用户选择对他人隐瞒这一行为。此外，女性以及18至21岁大龄青少年展现出更高的使用率。研究发表在 JAMA Pediatrics 上。
#疾病与健康 #心理健康与精神疾病 #人工智能 #青少年 #心理咨询
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McBain, Ryan K., et al. “AI Chatbot Use and Disclosure for Mental Health Among US Adolescents and Young Adults.” JAMA Pediatrics, June 2026. Silverchair, https://doi.org/10.1001/jamapediatrics.2026.2015
新架构ADASPEC让多语言大模型推理速度提升2.3倍
大语言模型在多语言环境下推理成本高、速度慢。Le-Minh Nguyen团队开发了多语言推测解码框架ADASPEC，有效解决了非英语环境推理加速难的问题。
▷ ADASPEC 概述（下），与最先进的推测解码方法（上）对比。Credit: Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence (2026).
传统推测解码（speculative decoding，利用小型草稿模型快速预测词元并由主模型并行验证以提升输出速度的技术）由于缺乏非英语训练数据和受限于静态词汇表，在非英语环境下加速效果有限。本研究提出的ADASPEC框架改变了这一现状。该框架不依赖外部数据集，而是利用目标大模型自身自动合成特定语言的指令数据以训练草稿模型。此外，它通过分析不同语言的词频来定制精简的专属词汇集。在推理期间，系统能根据即时上下文动态选择最匹配的语言、草稿模型和词汇量，避免不必要的冗余计算。为评估性能，研究人员还推出了多语言基准测试平台Multi-SpecBench。测试显示，该框架在中文、日语和英语等七种语言中的表现均优于现有先进技术，比主流推测解码方法EAGLE-2提速高达2.3倍。研究发表在 Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 上。
#大模型技术 #计算模型与人工智能模拟 #多语言大模型 #推理加速 #推测解码
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Do, Dinh-Truong, et al. “AdaSpec: Adaptive Multilingual Speculative Decoding with Self-Synthesized Language-Aware Training and Vocabulary Simplification.” Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, vol. 40, no. 36, Mar. 2026, pp. 30530–38. ojs.aaai.org, https://doi.org/10.1609/aaai.v40i36.40307
AI与物理双驱路线图加速无稀土永磁体发现
如何减少高性能永磁体对昂贵稀土元素的依赖？Prashant Singh（美国艾姆斯国家实验室）通过将基础物理学与人工智能相结合，提出了一种系统的无稀土永磁材料设计路线图，为预测和开发下一代可持续高性能磁体提供了新途径。
▷ a) 电子性质作为坐标依赖函数，通过自洽场 (SCF) 或神经网络模型学习得到；b) 通过基于截断的哈密顿量稀疏性，利用近视性来强制执行局域性。Credit: Advanced Functional Materials (2025).
研究人员提出了一种以电子结构为核心的全新设计方法。该方法结合了基于物理的建模、高通量模拟以及基于推理的智能体DuctGPT，在材料实际合成前进行预测。传统方法依赖漫长的实验试错，而新方案将饱和磁化强度和磁晶各向异性能等物理先验知识嵌入AI模型中。这一改进使AI不仅能在已有数据内进行预测，还能探索更广阔的未知材料空间。此外，该路线图还将供应链波动、材料成本和工业可行性等现实约束纳入考量，从而在设计阶段就筛选出兼具高性能与量产可行性的候选材料。研究发表在 Advanced Functional Materials 上。
#AI驱动科学 #预测模型构建 #永磁体 #无稀土材料 #材料设计
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Singh, Prashant. “Universal Electronic-Structure Relationship Governing Intrinsic Magnetic Properties in Permanent Magnets.” Advanced Functional Materials, vol. 36, no. 30, 2026, p. e25433. Wiley Online Library, https://doi.org/10.1002/adfm.202525433
AI解码脑电波波形：在癫痫发作前捕捉早期神经病变信号
癫痫的早期精准诊断一直面临临床瓶颈，因为常规脑电图往往难以捕捉到短暂的发作瞬间。Maria Isabel Cano Achuri、Austin J Brockmeier和Amanda E Hernan等研究人员（特拉华大学与内穆尔儿童健康中心等）合作开发了一种新型人工智能算法，成功在无可见癫痫发作的脑电波中解码出早期的遗传病变信号。
研究团队利用携带致癫痫 TSC1 基因变异的小鼠模型进行概念验证，分析了40多只不同遗传品系小鼠连续五天的单通道EEG记录。该研究提出了一种名为波形包的机器学习算法。该算法无需依赖显性的癫痫发作波，而是通过自主学习大脑的波形语言并构建电信号模式词典，来寻找常规人工审查难以发现的基线电活动异常。
结果表明，即使在没有可见癫痫发作的脑电图片段中，该方法区分小鼠遗传品系的准确率也达到了70%。更为重要的是，在两种特定品系中，该算法预测 TSC1 基因缺陷（即癫痫易感基因型）的准确率分别高达86%和67%。这一结果证实了脑电图基线中隐藏着可测量的早期神经病变生物标志物。目前，该团队正计划将该技术推广至临床，用于分析在内穆尔儿童健康中心接受评估的儿童脑电图数据，以期实现癫痫的早期预警与精准干预。研究发表在 Journal of Neural Engineering 上。
#疾病与健康 #神经机制与脑功能解析 #癫痫 #脑电图 #人工智能
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Isabel Cano Achuri, Maria, et al. “Interpretable EEG Biomarkers for Neurological Disease Models in Mice Using Bag-of-Waves Classifiers.” Journal of Neural Engineering, vol. 23, no. 3, May 2026, p. 036016. Institute of Physics, https://doi.org/10.1088/1741-2552/ae4d8c
首个AI自适应网络蠕虫：零边际成本劫持全网计算力
传统网络蠕虫极易被补丁阻断，但AI的引入改变了防御格局。Jonas Guan、Tom Blanchard、Hanna Foerster、Hengrui Jia、Gabriel Huang和Nicolas Papernot团队（多伦多大学、矢量研究所、剑桥大学及ServiceNow）展示了一种新型自适应人工智能蠕虫原型，证实其能自主推理并跨设备传播。
▷ 一种由人工智能驱动的蠕虫通过寄生性地获取计算资源，在异构网络中传播，从而实现自主推理。Credit: arXiv (2026).
研究团队在包含Linux、Windows和物联网设备的33台主机的隔离虚拟网络中测试了该原型。该蠕虫利用受害者机器上运行的本地单显卡开源大语言模型进行自主推理，无需依赖可能被封禁的商业API。这种分层架构允许低配置设备将推理请求发送给已被控制的GPU节点。在15次、每次为期7天的自主传播实验中，该蠕虫平均发现31.3个漏洞，成功入侵23.1台主机，并复制到20.4台主机上，实现了多达7代的自我复制。更重要的是，它能通过实时阅读新发布的漏洞公告，成功利用模型训练截止日期后才公开的漏洞。由于其生存和推理完全寄生在被劫持的计算资源上，黑客攻击的边际成本几乎降为零。
#其他 #网络安全 #人工智能安全 #AI蠕虫
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Guan, Jonas, et al. “AI Agents Enable Adaptive Computer Worms.” Version 1, arXiv, 2026. DOI.org (Datacite), https://doi.org/10.48550/ARXIV.2606.03811
新型基准测试AutoLab评估大模型长周期闭环优化能力
现有的人工智能评估多局限于短时或单轮任务，难以测出大模型在长时间、高强度自主科研中的真实迭代水平。来自华盛顿大学、麻省理工学院等机构的研究人员开发了新型基准测试平台AutoLab，系统评估了17个前沿大模型在长周期闭环优化和自主科研任务中的表现。
研究团队设计的AutoLab包含36个涵盖系统优化和模型开发等领域的真实任务。每个任务提供一个可运行但非最优的基准线，挑战智能体在严格的墙钟预算内持续迭代优化。评估17个前沿模型共消耗2544个物理小时和86亿个tokens。结果显示，claude-opus-4.6表现优异，综合平均分（Avg@3，三次独立运行试验的平均得分）达到0.68，远超第二名gemini-3.1-pro的0.50。相比之下，gpt-5.4和grok-4-20等模型由于缺乏时间感知（time awareness，指智能体合理分配探索与提交时间的能力），常常在有大量剩余时间时过早终止，导致得分偏低。研究表明，决定自主科研成功的关键并非初始代码质量，而是智能体持续获取实证反馈并不断编辑微调的持久度。
#AI驱动科学 #自动化科研 #大语言模型 #智能体 #闭环优化
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https://arxiv.org/abs/2606.05080
AI自主进化出高可解释性大脑认知模型
传统手工构建的认知模型难以完全捕获复杂的学习行为。Daniel Kasenberg、Pablo Samuel Castro、Kevin J. Miller等（ DeepMind 等机构）开发了名为 DataDIVER 的工具，成功自动从行为数据中发现了兼具高预测精度与人类可读性的计算模型。
研究团队利用 DataDIVER 系统，结合大语言模型与进化算法，自动生成并优化基于 Python 语言的代码程序。该算法在优化模型拟合度的同时，引入了评估代码理解难度的哈尔斯特德复杂度（Halstead complexity）指标进行简化约束，并利用 Gemini 2.5 Pro 优化代码可读性。研究在人类、大鼠、猴子和果蝇的五种奖励学习数据集上进行了测试。结果表明，DataDIVER 发现的复杂模型在预测精度上达到了黑盒循环神经网络的水平，显著超越了传统手工模型。更为重要的是，其简化后的模型不仅比传统手工模型更易理解，还揭示了此前未被发现的新型行为机制，这些机制在重新分析原始数据时得到了证实。
#AI驱动科学 #自动化科研 #认知科学 #可解释性AI #学习机制
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Kasenberg, Daniel, et al. “AI-Discovered Cognitive Models Reveal Novel Insights into Human and Animal Learning.” bioRxiv, 21 May 2026, p. 2026.05.18.725921. bioRxiv, https://doi.org/10.64898/2026.05.18.725921
LEAP赋能通用大模型实现高难度形式化数学定理自动证明
为解决大语言模型生成可验证形式化数学证明的难题，谷歌云AI研究团队和谷歌DeepMind的研究人员开发了智能体框架LEAP，使通用模型无需专用微调即可自动证明复杂定理。
该框架借鉴人类数学家的工作流，将复杂的证明目标分解为由多个引理组成的有向无环图蓝图。LEAP 采用非形式化与形式化交替规划，先用自然语言撰写推理草稿，再将其翻译为 Lean 形式化证明语言（Lean formal proof language，一种可由计算机内核严格验证逻辑正确性的代码语言）。在搜索过程中，系统不仅利用 Lean 编译器进行语法检查，还引入了大语言模型评审员过滤无效路径。在实验中，LEAP 成功解答了 2025 年普特南数学竞赛的全部 12 道高难度本科生数学题。此外，在团队新构建的 Lean-IMO-Bench 基准测试集上，该框架将通用模型的求解率从 10% 以下提升至 70%，超越了达到国际奥数金牌水平的专用系统 Aristotle 取得的 48% 成绩。LEAP 还自主完成了高德纳（Knuth）偶数阶凯莱图哈密顿分解等开放问题的形式化证明，合成了超 5000 行的 Lean 4 代码。
#AI驱动科学 #自动化科研 #形式化数学 #大语言模型 #智能体框架
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https://arxiv.org/abs/2606.03303
整理｜ChatGPT
编辑｜丹雀、存源
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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。
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