█ 脑科学动态
三篇顶刊联合聚焦：AI助推发现实体瘤CAR-T治疗新靶点GPNMB
爆款减肥药无法延缓阿尔茨海默病病理进程
引入马匹与心理治疗师共同分担情绪负荷
脑电场在工作记忆中扮演指挥家：逐次任务中引导神经元同步
脑干神经元将小鼠胡须触觉转化为空间距离地图
星形胶质细胞通过稳定神经回路调控长期记忆持久性
婴儿大脑3个月大即可识别音乐，但1岁时才开始随乐起舞
策略游戏有益认知而射击游戏更易成瘾
首次在活体小鼠中实现神经元胞体与树突电信号的同步双平面成像
█ AI行业动态
让AI拥有“长久记忆”：EverMind推出自进化智能体框架Raven
DeepSeek被曝秘密启动自研AI推理芯片项目
█ AI驱动科学
SurgMotion：一种面向通用手术视频理解的视频原生大模型
柔性超声波睡眠贴片无创刺激深脑，显著延长快速眼动睡眠
意图驱动的软性外骨骼手套帮助严重手部瘫痪患者重建抓握功能
仿象鼻尖端设计，新型软体机器人抓手EleTac实现精密触觉感知
Orla 框架自动优化多智能体工作流
连续电磁场共振或为统一意识的物理本源
扩散模型预测控制赋能腿部机器人，实现无重训实时环境适应
英伟达推出Puzzle-75B-A9B大模型：通过多阶段压缩实现推理性能翻倍
脑科学动态
三篇顶刊联合聚焦：AI助推发现实体瘤CAR-T治疗新靶点GPNMB
针对实体瘤靶点匮乏难题，Daniel J. Baker（宾夕法尼亚大学）、Neil Savage（麦克马斯特大学）和Franz J. Zemp（卡尔加里大学）等团队利用人工智能与多组学技术，发现通用靶点GPNMB并构建出能杀伤多种实体瘤且重塑微环境的新型CAR-T疗法。
宾夕法尼亚大学团队结合单细胞测序数据，利用大语言模型筛选出高潜力的糖蛋白NMB（GPNMB）靶点，其构建的CAR-T细胞在白血病等小鼠模型中显著延长了生存期。麦克马斯特大学团队则针对脑部的胶质母细胞瘤，证实GPNMB在肿瘤细胞及肿瘤相关巨噬细胞中双重表达，靶向该抗原可同时杀伤肿瘤并逆转免疫抑制环境。此外，卡尔加里大学团队开发了针对ASPS等实体瘤的GCAR1疗法，并在首次人体临床试验中证实其安全耐受，使一名转移性患者疾病稳定达3个月。上述研究分别发表在 Cell 、 Nature 和 Nature Cancer 上。
#疾病与健康 #个性化医疗 #免疫疗法 #肿瘤靶点 #人工智能
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Baker, Daniel J., et al. “AI-Driven Discovery of GPNMB CAR T Cells as a Multi-Cancer Therapy.” Cell, vol. 189, no. 13, June 2026, pp. 3871-3882.e12. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.cell.2026.06.002
Savage, Neil, et al. “Dual Tumour–Myeloid Targeting of Glioblastoma with GPNMB CAR-T Cells.” Nature, July 2026, pp. 1–10. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-026-10641-1
Zemp, Franz J., et al. “GPNMB-Directed CAR T Cell Therapy against MiT/TFE-Family Fusion-Driven Solid Tumors.” Nature Cancer, July 2026, pp. 1–19. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s43018-026-01194-3
爆款减肥药无法延缓阿尔茨海默病病理进程
司美格鲁肽等药物能预防阿尔茨海默病吗？Christoffer Clemmensen率领的哥本哈根大学（University of Copenhagen）研究团队对此进行了评估，发现这些药物虽能改善代谢，但无法延缓脑部病理和神经炎症进展。
研究人员在 5xFAD 阿尔茨海默病小鼠模型中进行了为期 2 个月或 4 个月的预防性给药测试。研究评估了司美格鲁肽（semaglutide）和替尔泊肽（tirzepatide）对小鼠体重、糖耐量、认知行为、β-淀粉样蛋白斑块沉积以及胶质细胞活化的影响。此外，还在脂多糖（LPS）诱导的非淀粉样变性小鼠模型中测试了其抗炎效果。结果显示，尽管两款药物成功减轻了小鼠体重并改善了糖耐量，但未能改善其记忆或学习能力，也未减少大脑中的 Aβ 斑块沉积或胶质细胞活化。在 LPS 模型中，短期给药也未能阻止神经炎症发生。这表明即使在病理出现前进行长期预防性治疗，也无法减缓神经病理学进展。研究发表在 Cell Reports Medicine 上。
#疾病与健康 #神经机制与脑功能解析 #阿尔茨海默病 #司美格鲁肽 #替尔泊肽
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Vear, Anika, et al. “Preventative Semaglutide and Tirzepatide Treatment Does Not Alter Disease Progression in the 5xFAD Mouse Model of Alzheimer’s Disease.” Cell Reports Medicine, vol. 0, no. 0, July 2026. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.xcrm.2026.102906
引入马匹与心理治疗师共同分担情绪负荷
针对心理治疗师面临的职业倦怠问题，Norunn Kogstad、Sunniva Elisabeth Christiansen、Randi Ulberg和Charlotte Fiskum（挪威科技大学等）开展研究，发现将马匹引入心理治疗中不仅能有效辅助患者，还能作为工作伙伴帮助治疗师管理情绪并缓解职业倦怠。
研究团队对10位拥有10年以上马匹辅助治疗经验的临床医生进行了深度访谈，并使用反思性主题分析法进行数据处理。分析提炼出四个核心维度，表明马匹由于其作为捕食动物和群居动物所具备的高度社会敏感性，能够即时且不加评判地反映患者的真实情绪，提供了一个非言语的依恋实验室。患者在马厩这一自然环境中更容易放下防备、宣泄悲伤，克服了传统诊室一对一言语交流的局限性，这符合亲生命假说（biophilia hypothesis，即人类天生具有与自然及其他生命建立情感连接的本能）。更为重要的是，马匹作为治疗师的助手，在治疗过程中帮助治疗师恢复平静、共同调控情绪，极大地提升了治疗师的职业安全感与工作满意度，从而有效对抗职业倦怠。研究发表在 BMC Complementary Medicine and Therapies 上。
#疾病与健康 #心理健康与精神疾病 #马匹辅助治疗 #职业倦怠 #心理治疗
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Kogstad, Norunn, et al. “Therapists’ Reasons for Including Horses into Psychotherapy, a Qualitative Study.” BMC Complementary Medicine and Therapies, vol. 26, no. 1, Nov. 2025, p. 20. Springer Link, https://doi.org/10.1186/s12906-025-05185-2
脑电场在工作记忆中扮演指挥家：逐次任务中引导神经元同步
神经元在执行相同工作记忆任务时为何表现出波动？Dimitris A Pinotsis（伦敦城市圣乔治大学）与Earl K Miller（麻省理工学院）通过分析动物脑电数据，发现大脑局部电场可以通过电场耦合自上而下地协调神经活动，解释了神经活动的变异性。
这项研究探讨了中尺度电场在工作记忆中的实时调控机制。研究团队重新审视了动物进行空间延迟眼动任务时记录的前额叶皮层局部场电位和电脉冲数据。利用格兰杰因果关系和生物物理学建模，研究人员发现，电场对单个神经元的影响力显著强于神经元对电场的影响。这意味着，电场并非神经活动的被动产物，而是充当了自上而下的控制信号。这种电场耦合的强度与电场功率波动呈正比，变异性越大，电场的组织和引导作用越明显。该发现为通过外源性电场干预调控故障神经回路提供了理论基础。研究发表在 Cerebral Cortex 上。
#神经科学 #神经机制与脑功能解析 #工作记忆 #电场耦合 #脑电波
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A Pinotsis, Dimitris, and Earl K Miller. “Ephaptic Coupling Can Explain Variability in Neural Activity.” Cerebral Cortex, vol. 36, no. 6, June 2026, p. bhag098. Silverchair, https://doi.org/10.1093/cercor/bhag098
脑干神经元将小鼠胡须触觉转化为空间距离地图
大脑如何感知身体周围的空间位置？麻省理工学院麦戈文脑研究所的研究团队对小鼠脑干进行了研究，发现脑干神经元能够通过对来自胡须的触觉信号进行复杂的抑制性计算，构建出物体与面部距离的精确地图。
▷ 脑干中的神经元（绿色）代表小鼠脸上的每根胡须。Credit: Fan Wang
在这项研究中，研究人员通过在小鼠行走时进行细胞外记录，监测其脑干感觉处理区域的神经变化。结果显示，该区域通过两种方案编码近身空间（peripersonal space，指个体身体周围可直接触及的空间）距离：一种是接近度编码（proximity code），其活动随物体逼近而单调增强；另一种是地图编码（map code），其中的不同神经元仅在特定距离内产生放电峰值，如同尺子上的刻度。为了解析这种地图编码的形成，团队通过计算建模与神经扰动实验发现，脑干神经元会同时接收兴奋性输入和来自SpVi脑区的长程抑制性输入。这种抑制通路扮演了神经比较器的角色，通过相减的方式比较不同的输入信号，从而将多路外周信号转化为稳定的离散距离表征。这项研究揭示了脑干在感觉信息处理中承担的重要计算功能。研究发表在 Neuron 上。
#神经科学 #神经机制与脑功能解析 #感觉系统 #脑干计算
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Xiao, Wenxi, et al. “Peri-Head Distance Coding in the Mouse Brainstem.” Neuron, vol. 0, no. 0, June 2026. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.neuron.2026.05.027
星形胶质细胞通过稳定神经回路调控长期记忆持久性
大脑如何长期保存特定记忆而遗忘其他记忆？Hayoung Kim和Wuhyun Koh等研究人员（韩国基础科学研究院与韩国脑科学研究院等）发现，星形胶质细胞而非仅有神经元在这一过程中起到了决定性作用，揭示了其稳定长期记忆的全新机制。
▷ 海马星形胶质细胞通过锚蛋白-2 (Ank2) 依赖性信号通路调节记忆持久性。Credit: Institute for Basic Science
研究团队聚焦于高表达在星形胶质细胞中的锚蛋白-2（Ank2，ankyrin-2）。通过构建星形胶质细胞特异性敲除Ank2的小鼠模型，研究人员发现该小鼠在接受情境恐惧训练两周后的远期记忆显著受损，而近期记忆和基本社交行为正常。三维结构重建显示，缺失Ank2的星形胶质细胞形态明显简化，与负责储存记忆的记忆痕迹神经元（engram neurons）之间的物理接触也显著减少。在分子机制上，Ank2是脑源性神经营养因子（BDNF）激活星形胶质细胞相关信号通路并引导其结构重塑所必需的。为了验证这一通路的主动调控作用，研究团队开发了名为Opto-T1的新型光遗传学工具，利用光照特异性激活星形胶质细胞中的相关受体，成功增强了小鼠的远期记忆。这表明星形胶质细胞通过稳定神经回路并维持长期增强作用，主动保障了记忆的持久性。研究发表在 Nature Communications 上。
#神经科学 #记忆机制 #星形胶质细胞 #长期记忆 #锚蛋白-2
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Kim, Hayoung, et al. “Astrocytic Ankyrin-2 Enables Memory Persistence in the Mouse Hippocampus.” Nature Communications, vol. 17, no. 1, July 2026, p. 5730. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-026-75009-5
婴儿大脑3个月大即可识别音乐，但1岁时才开始随乐起舞
音乐性是人类天性的基本特征。为了探索婴儿如何将听觉转换为身体动作，Trinh Nguyen和Giacomo Novembre团队（意大利理工学院与奥地利维也纳大学）首次结合脑电和运动捕捉技术，揭示了婴儿早期音乐感知与自发运动协调发育的规律。
▷ 流程概述 (A)、实验条件 (B) 和参与者样本 (C)。Credit: eLife (2026).
研究人员对79名年龄在3个月、6个月和12个月的婴儿进行了测试，播放结构化音乐与随机打乱的音乐，并通过脑电图测量其事件相关电位。同时，利用开源软件DeepLabCut记录身体动作。结果表明，早在3个月大时，所有婴儿大脑对结构化音乐的电活动反应均显著强于打乱的音乐，证实婴儿早期就具备了音乐结构感知力。然而，直到1岁左右，婴儿才开始在听到结构化音乐时展现出明显更多的身体动作，这些动作主要集中在前后摇晃和拍手等上半身运动。研究未发现婴儿能将动作与音乐节拍精确对齐，表明动作与节奏的协调能力发展更晚。这种运动复杂性的提升与大脑背侧听觉通路的逐渐成熟密切相关。研究发表在 eLife 上。
#认知科学 #神经机制与脑功能解析 #婴幼儿发育 #音乐感知
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Nguyen, Trinh, et al. “Development of Auditory and Spontaneous Movement Responses to Music over the First Postnatal Year.” eLife, edited by Jessica Dubois and Huan Luo, vol. 14, July 2026, p. RP107088. eLife, https://doi.org/10.7554/eLife.107088
策略游戏有益认知而射击游戏更易成瘾
青少年玩电子游戏是否必然损害认知能力？David Willinger、Sabine Wunderl和Stefan Stieger团队（卡尔·兰德施泰纳健康科学大学）对此展开研究，发现认知下降与失控的强迫性游戏行为有关，而单纯的游戏时长与认知并无直接负面关联。
研究团队采用结构方程模型分析了3854名12至16岁青少年的数据。他们使用了一套标准化测试评估推理、语言和记忆等能力，以区分游戏时间与网络游戏障碍（Internet Gaming Disorder，指因游戏失去控制并造成负面后果的强迫性行为）的独立影响。结果表明，网络游戏障碍与所有认知领域的表现下降一致相关，受影响者在认知压力下更容易犯错。相反，在控制了失控因素后，每日游戏时间与某些认知技能呈现出微弱但显著的正相关。此外，游戏类型也起到关键作用，策略和角色扮演游戏与更好的推理能力相关，而射击游戏与网络游戏障碍的严重程度关联最深。研究发表在 Computers in Human Behavior 上。
#认知科学 #心理健康与精神疾病 #网络游戏障碍 #认知发育 #青少年行为
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Willinger, David, et al. “The Tug-of-War between Engagement and Dysregulation: A Comprehensive Analysis of Cognition and Internet Gaming Disorder in Adolescents.” Computers in Human Behavior, vol. 182, Sept. 2026, p. 109025. ScienceDirect, https://doi.org/10.1016/j.chb.2026.109025
首次在活体小鼠中实现神经元胞体与树突电信号的同步双平面成像
如何实时观测活体大脑树突的电信号是长期技术难题。J. David Wong-Campos、Pojeong Park和Adam E. Cohen等人（哈佛大学与霍华德·休斯医学研究所）结合光遗传激活和双平面成像，成功在活体小鼠中同步捕捉到胞体与树突的快速电压动态。
▷ 树突电压映射和体内光遗传刺激。Credit: Wong-Campos et al
研究团队将靶向通道视紫红质激活与双平面结构光照明电压成像结合。他们在活体小鼠大脑皮层第2/3层锥体神经元中，使用化学遗传电压指示剂同步记录了胞体与树突的毫秒级电压变化。结果表明，整个树突分支的膜电压高度相关，单个分支内的电区隔化（electrical compartmentalization，指不同神经区域电信号相互独立的倾向）十分微弱。然而，反向传播动作电位在向远端树突传播时，受到放电历史的强烈调节。这种树突对回传信号的过滤机制可能对调节爆发性放电和活动依赖性可塑性至关重要。研究发表在 Nature Neuroscience 上。
#神经科学 #神经机制与脑功能解析 #电压成像 #树突可塑性
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Wong-Campos, J. David, et al. “Voltage Dynamics of Cortical Dendrites in Vivo.” Nature Neuroscience, June 2026, pp. 1–9. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41593-026-02339-4
AI 行业动态
让AI拥有“长久记忆”：EverMind推出自进化智能体框架Raven
科技研发机构EverMind近日正式发布了基于自研记忆系统EverOS的自进化智能体框架Raven，旨在解决人工智能长期存在的无状态（Stateless，指系统不保存历史交互数据，每次请求都作为全新独立事件处理的特征）问题。EverOS采用四层仿生架构，能够将原始对话流整合为场景化记忆，并通过沉思机制在闲暇时整理思绪。为了奠定技术底座，研究人员在底层范式上取得了多项进展，包括开发了端到端可训练稀疏注意力机制，以及高准确率的超图层次化记忆架构，在降低计算资源消耗的同时，提升了长文本的处理效果。
在数字生命演进的四个阶段中，基于EverOS构建的Raven被定位为L3级别的自我进化体。它拥有十万项内置技能，不仅能通过深度画像内化用户记忆，更能在闲时自主修改自身的逻辑和策略代码。用户可通过常用社交软件调度Raven，使其作为指挥中心来协同其他专业工具完成复杂工作流。此外，EverMind还在构建包含记忆模型层和个人记忆库在内的全栈生态。研究人员希望通过这一开源框架，推动人机协同范式从单一的被动响应工具转变为具有自主成长能力的共生伙伴。
#自进化智能体 #EverOS #Raven #长期记忆 #数字生命
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https://github.com/EverMind-AI/Raven
DeepSeek被曝秘密启动自研AI推理芯片项目
曾长期依赖外部算力基础的DeepSeek，近日被曝已启动自研人工智能推理芯片项目，以降低对外部供应链的依赖。自研定制芯片已成为头部大模型厂商的新趋势，例如OpenAI已于2026年6月发布定制芯片，Anthropic也展开了代工合作。对于大模型厂商而言，将自身架构算法固化至硬件中，能实现GPU无法达到的软硬协同效率，从而显著降低运行成本并提升模型响应速度。
然而，非芯片设计出身的DeepSeek仍面临诸多现实门槛。一款芯片从设计到流片需要数年时间与巨额资金，且其供应链面临先进制程及高带宽内存的获取限制。此外，英伟达的CUDA软件生态也极难在短期内被替代。目前，该项目正值DeepSeek开启首轮70亿美元融资之际，资金注入或为其硬件探索提供关键支持。
#DeepSeek #自研芯片 #人工智能推理 #半导体供应链
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https://www.reuters.com/world/china/chinas-deepseek-developing-its-own-ai-chip-sources-say-2026-07-07/
AI 驱动科学
SurgMotion：一种面向通用手术视频理解的视频原生大模型
针对手术大模型重建视觉细节浪费算力的问题，中国科学院香港创新研究院人工智能与机器人创新中心的研究人员开发了SurgMotion，一种基于运动预测实现通用手术理解的视频原生大模型。
研究团队基于V-JEPA（视频联合嵌入预测架构，一种通过预测潜在特征而非像素来学习视频表示的架构）构建了该模型。为解决手术视频特有的烟雾和反光干扰，团队提出了运动引导的潜在掩码预测，并设计了时空特征多样性正则化以减少特征冗余。此外，团队汇集了包含3658小时手术视频的SurgMotion-15M数据集。实验表明，该模型在17项基准测试中表现优异。在工作流识别中，其在EgoSurgery和PitVis数据集上的F1分数分别提升了14.6%和10.3%；在CholecT50动作三元组识别任务中，其 平均精度均值达到39.54%，表现优于多款主流模型。
#疾病与健康 #大模型技术 #手术视频理解 #医疗人工智能
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Wu, Jinlin, et al. “SurgMotion: A Video-Native Foundation Model for Universal Understanding of Surgical Videos.” arXiv:2602.05638, arXiv, 17 Apr. 2026. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2602.05638
柔性超声波睡眠贴片无创刺激深脑，显著延长快速眼动睡眠
快速眼动（REM）睡眠紊乱与多种精神疾病密切相关，但缺乏无创且精准的调控手段。Kai Wing Kevin Tang、Huiliang Wang、Gregory A. Fonzo和Vincent Mysliwiec等研究人员（德克萨斯大学奥斯廷分校、德克萨斯大学圣安东尼奥健康科学中心）开发出一种名为NEUSLeeP的无创皮肤贴片，成功在真实睡眠中促进了快速眼动睡眠。
▷ Credit: Huiliang "Evan" Wang
这项研究开发了一种重约103.4克、厚3.5毫米的柔软可穿戴贴片。该系统集成了用于电生理监测的低阻抗睡眠凝胶以及同心环超声换能器阵列，通过特制的生物粘合弹性体稳定贴附于皮肤。在对28名参与者进行的整夜自然睡眠测试中，该贴片利用温和的经颅聚焦超声无创靶向刺激大脑深部的丘脑下部核，同时实时监测脑电活动。结果显示，受试者进入快速眼动睡眠的速度平均加快24%（提前43分钟），REM睡眠时间延长4.6%（平均增加16分钟）。此外，该刺激还改善了健康参与者的心率变异性，并积极调节了与情绪相关的脑回路。该技术为在家庭环境中治疗睡眠障碍及改善精神健康开辟了新途径。研究发表在 Nature Communications 上。
#疾病与健康 #神经调控 #快速眼动睡眠 #经颅聚焦超声
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Tang, Kai Wing Kevin, et al. “Skin-Attached Bioadhesive Patch Enabling Ultrasound Deep Brain Stimulation and Real-Time Electrophysiological Monitoring for REM Sleep Enhancement.” Nature Communications, vol. 17, no. 1, June 2026, p. 5570. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-026-73787-6
意图驱动的软性外骨骼手套帮助严重手部瘫痪患者重建抓握功能
为了解决严重手部瘫痪患者缺乏有效康复工具的难题，John Nassour、Nicolas Berberich与Gordon Cheng等（慕尼黑工业大学与帕绍尔-沃尔夫康复中心）合作开发出一种结合人工智能与肌肉传感的软性手部外骨骼，成功帮助重度运动障碍患者恢复了自主抓握和日常进食功能。
▷ 参与者在软体手部外骨骼的辅助下完成 ARAT 手部功能任务。Credit: Nature Machine Intelligence (2026).
这种基于织物设计的气动外骨骼形如手套，其结构设计的突破在于引入了主动对掌和外展功能。研究人员利用非侵入式表面肌电图捕捉患者微弱的肌肉信号，并结合机器学习算法构建了意图预测模型，其预测敏感度达到97%。在与一名因肌萎缩侧索硬化症而右手瘫痪近四年的患者进行的合作研发中，该外骨骼帮助其实现了95%以上的抓握成功率，并使其能够自主握持叉子进食。在对六名中风患者的临床测试中，功能障碍最严重的患者在佩戴外骨骼后，动作手臂测试评分提高了17分；相比之下，仍保留部分控制能力的轻中度患者因设备运动限制，表现并未得到改善。研究发表在 Nature Machine Intelligence 上。
#疾病与健康 #健康管理与寿命延长 #软体机器人 #外骨骼 #康复医学
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Nassour, John, et al. “A Dexterous Soft Hand Exoskeleton Restores Intentional Grasping in Individuals with Severe Hand Impairment.” Nature Machine Intelligence, June 2026, pp. 1–15. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s42256-026-01263-3
仿象鼻尖端设计，新型软体机器人抓手EleTac实现精密触觉感知
软体抓取器在处理精细或易碎物体时具有显著优势，但如何在不损害其柔韧性的前提下赋予其精密的触觉和自身位置感知依然是个难题。Tuan Tai Nguyen、Xuyang Zhang、Quan Luu Khanh、Shan Luo和Van Anh Ho（日本先端科学技术大学院大学、英国伦敦国王学院、美国普渡大学）合作研发了受象鼻尖端启发的软体机器人抓手EleTac，成功实现了高分辨率触觉传感与自身状态运动感知的融合，为新一代服务机器人提供了新设计方案。
▷ （a）灵感源自象鼻。（b）这种软气动夹爪利用气压闭合，实现轻柔灵活的抓取。（c）通过视觉传感，夹爪能够感知与外部物体的接触以及自身的形状。Credit: Professor Van Anh Ho, Japan Advanced Institute of Science and Technology, Japan
该设计采用了一对柔软的气动驱动的手指。研究人员摒弃了在抓手表面嵌入大量繁琐传感器的传统做法，创新性地在其内部安装了一个单鱼眼摄像头。通过观察抓手在抓取物体时内部软体材料的形变，并利用多个深度学习算法分析图像，EleTac实现了精确的触觉反馈和本体感觉。在测试中，该抓爪采用简单的控制策略便成功抓取了水果、豆腐、织物、甚至扑克牌等多种脆弱或异形物体。此外，在无视觉辅助的环境下，EleTac仅凭触觉就从沙子中成功定位并拔出了钢笔，并在擦拭餐具的测试中根据触觉反馈动态调整了海绵的按压力量。这种将机械臂直接用作传感器的设计不仅降低了制造成本，也极大减轻了设备重量。研究发表在 IEEE Transactions on Robotics 上。
#其他 #机器人及其进展 #软体机器人 #触觉传感 #本体感觉
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Nguyen, Tuan Tai, et al. “EleTac: Elephant Trunk Tip-Inspired Soft Gripper with Vision-Based Tactile Sensing and Proprioception.” IEEE Transactions on Robotics, 2026, pp. 1–20. IEEE Xplore, https://doi.org/10.1109/TRO.2026.3706568
Orla 框架自动优化多智能体工作流
随着人工智能迈向多智能体协作，管理复杂工作流成为难题。哈佛大学约翰·A·保尔森工程与应用科学学院的 Minlan Yu、Michael Mitzenmacher、Rana Shahout 以及波士顿大学的 Hayder Tirmazi 合作开发了 Orla 框架，实现了工作流的精简构建与自动优化。
为了解决多智能体工作流中的异构性与协调难题，Orla 框架通过将请求执行与工作流策略分离来发挥作用。它包含三个核心组件：阶段映射器（stage mapper，负责将不同的工作流步骤分配给最合适的模型和后端）、工作流协调器以及内存管理器。该框架作为一个通用的服务层，运行在现有的推理引擎之上，通过与 OpenAI 兼容的接口同各类后端进行无缝通信。在实际测试中，相较于单模型基线系统，Orla 显著降低了计算成本并缩短了响应时间，同时有效减少了首字输出延迟，且未牺牲回答的质量。这使得大规模构建和运行复杂的协同智能体应用变得更加实用。研究发表在 Proceedings of the ACM Conference on AI and Agentic Systems 上。
#大模型技术 #其他 #多智能体系统 #工作流优化
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Shahout, Rana, et al. “Orla: A Library for Serving LLM-Based Multi-Agent Systems.” Proceedings of the ACM Conference on AI and Agentic Systems [New York, NY, USA], CAIS ’26, 2026, pp. 1322–26. ACM Digital Library, https://doi.org/10.1145/3786335.3813227
连续电磁场共振或为统一意识的物理本源
针对如何解释分布式神经活动如何构建统一意识体验以及大脑如何维持临界状态这两大难题，加利福尼亚大学圣巴巴拉分校的 Tam Hunt 提出了一项新理论，阐明了连续的电磁场共振如何自然地解决神经科学中的绑定与临界态问题。
研究者通过定量物理模型与已有电生理实验数据，深入对比了传统离散神经冲动传递与连续电磁场波动的特征。最新实验数据表明，强度低至 0.74 mV/mm的微弱电场便可因果性地引导神经元放电。脑组织中的接触式电场耦合传播速度可达 50 km/s，相比于速度仅 10 到 100 米每秒的传统轴突和突触传递，具有五千倍的速度优势，能实现瞬时空间与时间绑定。同时，场的体积传播特性能够自发产生幂律标度，解释了系统在秩序与混沌边界维持最优信息处理的临界态。这种多尺度场交互机制通过跨频耦合维持了意识的统一性，无需精细微调突触权重。研究发表在 Frontiers in Computational Neuroscience 上。
#意识与脑机接口 #神经机制与脑功能解析 #电磁场理论 #意识的统一性 #临界态
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Hunt, Tam. “The Goo That Binds Us: How Field Resonance Solves Neuroscience’s Binding and Criticality Problems.” Frontiers in Computational Neuroscience, vol. 20, June 2026. Frontiers, https://doi.org/10.3389/fncom.2026.1738326
扩散模型预测控制赋能腿部机器人，实现无重训实时环境适应
为了解决腿部机器人难以实时适应多变环境的问题，Runhan Huang、Haldun Balim、Heng Yang与Yilun Du（哈佛大学肯普纳研究所）合作开发了一种基于生成式扩散模型的控制系统，实现了四足机器人无需重新训练即可灵活适应全新任务和地形的突破。
▷ 运动策略的灵活调整。Credit: arXiv (2025).
现有的控制技术主要依赖模型预测控制（Model Predictive Control，一种通过数学模型优化机器人未来行为的技术）或无模型强化学习，但前者对动力学模型精度要求过高，后者策略过于固定。研究团队提出的 Diffusion-MPC 创新地将通常用于图像生成的生成式扩散模型转化为机器人动力学的近似预测器。该系统共同预测未来的状态与动作，并在其逆向去噪的每一步中，实时融入路径奖励规划并实施物理与安全约束投影。此外，团队引入了交互式在线训练算法，利用实际运行收益对收集的数据进行过滤和重新加权，从而对去噪器进行优化。在真实的四足机器人测试中，机器人展现出适应能力，能够在斜坡、平衡干扰及障碍物规避等新任务中稳定行走，实现了控制策略的零样本迁移。
#其他 #机器人及其进展 #四足机器人 #扩散模型 #控制系统
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Huang, Runhan, et al. “Flexible Locomotion Learning with Diffusion Model Predictive Control.” arXiv:2510.04234, arXiv, 5 Oct. 2025. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2510.04234
英伟达推出Puzzle-75B-A9B大模型：通过多阶段压缩实现推理性能翻倍
针对大语言模型部署中推理成本高、延迟长的问题，Akhiad Bercovich、Talor Abramovich、Daniel Afrimi以及Ran El-Yaniv等（英伟达Nemotron-Labs团队）开发出压缩模型Nemotron-Labs-3-Puzzle-75B-A9B，成功在维持模型原有能力的同时，实现了推理吞吐量翻倍。
研究团队将120.7B参数的母模型压缩至75.3B参数，其中活动参数由12.8B降至9.3B。核心方法是迭代拼图（Iterative Puzzle，一种交替进行硬件感知结构压缩与短期知识蒸馏的框架），对混合专家模型的路由专家、激活预算和Mamba层的选择性状态空间模型（Selective State Space Model，一种高效处理长序列的架构）状态大小进行联合优化。在单个8×B200节点上的交互式服务测试中，该模型在每秒100个Token的用户吞吐量限制下，服务器吞吐量达到母模型的2倍。在单个H100显卡部署百万级超长上下文时，并发请求处理能力从1个提升至8个。此外，团队利用多标记预测和量化技术，不仅使Mamba核心速度提升1.2至1.3倍，且在推理、代码及智能体任务中保持了极高的精确度。
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Bercovich, Akhiad, et al. “Nemotron-Labs-3-Puzzle-75B-A9B: Compressing Hybrid MoE LLMs.” arXiv:2607.04371, arXiv, 7 July 2026. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2607.04371
整理｜ChatGPT
编辑｜丹雀、存源
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