█ 脑科学动态七星策略
每天仅需5分钟快走，可预防高达10%的死亡
80岁后纯素食阻碍长寿
运动结合心理干预是提升幸福感的最佳途径
大数据显示男性性欲高峰在40岁左右
标准药物为何失灵？21%抑郁症患者或需“代谢”疗法
美国老年人抗精神病药物使用激增，十年增长超50%
父亲的温暖陪伴是良药：早期互动可降低孩子七岁时的炎症水平
歧视直接导致生理失调与加速衰老
█ AI行业动态
OpenAI官宣引入广告：被开源模型逼入墙角的商业妥协
Cursor“造假”翻车：AI七天写出的浏览器竟是无法运行的“电子泔水”
马斯克脑机接口实现“在线升级”，OpenAI入局开启“赛博格”竞赛
█ AI驱动科学
Nature：生成式AI模型利用连续监测数据预测长期疾病风险
会诊疗的智能眼镜：闭环神经调控系统无创缓解面肌痉挛
新型忆阻器训练方法EaPU将AI训练能耗降低六个数量级
浙大研发FlexiRay软体机械手实现类人多模态触觉感知
交互式工具ELAXIR助力患者掌握医疗AI伦理话语权
用于机器人训练和评估的新数据集和通用视觉语言奖励模型
虚拟现实中的自然环境更能促进心理治疗中的自我披露
Google发现简单复制粘贴提示词可大幅提升大模型准确率
脑科学动态
每天仅需5分钟快走，可预防高达10%的死亡
生命在于运动，但对于忙碌的现代人来说，达到世界卫生组织推荐的运动量往往难以坚持。为了探究微小的行为改变是否也能带来健康益处，Ulf Ekelund 等人（挪威体育科学学院）领衔的国际团队进行了一项大规模研究。他们利用设备测量的精准数据，打破了传统认知，证实了即便是极少量的运动增加和久坐减少，也能显著预防过早死亡。
这项研究汇集了超过13.5万名成年人的数据，涉及挪威、瑞典、美国的七个队列及英国生物样本库（UK Biobank），平均随访时间超过8年。与以往依赖不准确的自我报告不同，研究团队利用可穿戴设备记录了参与者的中高强度身体活动（MVPA，即能让人心率加快、呼吸急促的活动，如快走）和久坐时间。分析结果令人振奋：对于活动量最低的20%人群，每天仅需增加5分钟的中高强度活动，就能预防6%的死亡；而在更广泛的人群中，这一微小改变甚至能预防10%的死亡。此外，减少久坐同样关键。数据显示，每天将久坐时间减少30分钟，可在高危人群中预防3.0%的死亡，在一般人群中预防7.3%的死亡。这项研究强调，人们不必追求成为健身达人，只需在日常生活中做出微小且可实现的改变，就能获得巨大的健康回报。研究结果发表在 The Lancet 上。
#疾病与健康 #健康管理与寿命延长 #运动医学 #公共卫生 #生活方式干预
阅读更多：七星策略
Ekelund, Ulf, et al. “Deaths Potentially Averted by Small Changes in Physical Activity and Sedentary Time: An Individual Participant Data Meta-Analysis of Prospective Cohort Studies.” The Lancet, vol. 0, no. 0, Jan. 2026. www.thelancet.com, https://doi.org/10.1016/S0140-6736(25)02219-6
80岁后纯素食阻碍长寿
尽管素食通常被认为有益健康，但在极高龄阶段，它真的有助于实现超长寿命吗？复旦大学公共卫生学院的Xiang Gao教授和中国疾病预防控制中心的Xiaoming Shi研究员等人，基于大规模全国性调查数据进行了一项深入研究。由Yaqi Li和Kaiyue Wang等人共同完成的这项工作，首次揭示了在中国80岁及以上的老年人群中，长期坚持纯素食饮食模式可能不利于冲击“百岁大关”，特别是在那些体重较轻的老人中，这一负面影响更为显著。
研究团队采用了前瞻性嵌套病例对照研究（Nested Case-Control Study，一种在队列研究进行过程中，从队列内部选择病例和对照进行比较分析，以提高效率并减少偏倚的方法），分析了来自“中国老年健康长寿影响因素调查”的5203名80岁及以上参与者的数据。研究人员根据饮食习惯将参与者分为杂食者、纯素食者、蛋奶素食者和鱼素食者，重点考察这些饮食模式与最终活到100岁之间的关联。结果显示，与杂食者相比，素食者总体上成为百岁老人的可能性降低了19%。进一步细分发现，这种差异主要源于纯素食者，其成为百岁老人的概率显著降低了29%（OR=0.71）；而那些摄入鱼类或蛋奶制品的素食者，其长寿概率与杂食者相比并没有统计学上的显著差异。此外，数据分析还强调了体重指数（BMI）的关键调节作用：在BMI低于18.5的体重过轻人群中，素食与长寿概率降低的关联非常强烈；但在体重正常或较高的人群中，这种负面关联则不复存在。这提示高龄老人，尤其是体瘦者，应注意动物性食物的摄入以维持营养平衡。研究发表在 The American Journal of Clinical Nutrition 上。
#疾病与健康 #健康管理与寿命延长 #素食 #百岁老人 #营养流行病学
阅读更多：
Li, Yaqi, et al. “Vegetarian Diet and Likelihood of Becoming Centenarians in Chinese Adults Aged 80 y or Older: A Nested Case-Control Study.” The American Journal of Clinical Nutrition, vol. 0, no. 0, Dec. 2025. ajcn.nutrition.org, https://doi.org/10.1016/j.ajcnut.2025.101136
运动结合心理干预是提升幸福感的最佳途径
新的一年，人们常在健身房锻炼和自然冥想之间纠结，试图寻找提升状态的最佳方式。Lowri Wilkie和Andrew Kemp等（斯旺西大学）通过一项大规模研究，对比了不同学科的干预措施对成年人幸福感的影响。研究团队分析了涉及近23,000名参与者的数据，发现改善心理健康并非只有一条路径，多种方法均证实有效。
研究团队采用网络荟萃分析方法，对183项随机对照试验进行了系统评估，这是首次在同一框架内跨学科比较心理、生理、身心及环境干预措施。研究涵盖了12个类别，包括正念、瑜伽、运动及积极心理学干预等。结果显示，与未采取措施相比，大多数干预均能有效提升幸福感。其中，将体育活动与心理技巧相结合的“联合干预”（如敬畏行走，即在行走中结合冥想或心理关注）效果最为显著。此外，单独的运动被证明与许多心理干预措施一样有效，而身心干预（如瑜伽）也显示出稳定的中等效果。这一发现为公共卫生政策制定者提供了依据，表明可以根据不同人群的偏好和环境，灵活设计多样化的健康促进项目。研究发表在 Nature Human Behaviour 上。
#疾病与健康 #心理健康与精神疾病 #公共卫生 #运动 #荟萃分析七星策略
阅读更多：
Wilkie, Lowri, et al. “A Systematic Review and Network Meta-Analysis of Randomized Controlled Trials of Well-Being-Focused Interventions.” Nature Human Behaviour, Jan. 2026, pp. 1–12. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41562-025-02369-1
大数据显示男性性欲高峰在40岁左右
性欲因人而异，但其背后的驱动因素究竟是什么？为了解开这一谜题，Toivo Aavik及其团队（爱沙尼亚塔尔图大学）进行了一项覆盖全年龄段的大规模研究。结果发现，仅凭年龄、性别和家庭状况等基本人口统计学特征，就能解释人与人之间近三分之一的性欲差异，并修正了关于男性性欲高峰期的传统认知。
该研究分析了爱沙尼亚生物银行（Estonian Biobank）中67,334名成年人的数据，样本量约占该国成年人口的7%。研究人员要求参与者评估其总体性欲水平，并利用多元模型分析了年龄、性别、性取向、教育程度及家庭状况等变量与性欲的关联。结果显示，男性的性欲高峰并非出现在青少年或20多岁，而是在30岁末至40岁初。虽然性欲随年龄增长普遍下降，但女性的下降速度明显快于男性。此外，子女数量的影响呈现出显著的性别差异：女性子女越多性欲倾向于越低，而男性则相反。数据还表明，双性恋和泛性恋（pansexual）群体报告的性欲水平最高。这项研究为理解性欲随人生阶段和环境变化的自然属性提供了坚实的数据支持，有助于减轻人们因性欲变化产生的心理困扰。研究发表在 Scientific Reports 上。
#疾病与健康 #心理健康与精神疾病 #性欲 #人口统计学 #爱沙尼亚生物银行
阅读更多：
Aavik, Toivo, et al. “Associations of Sexual Desire with Demographic and Relationship Variables.” Scientific Reports, vol. 16, no. 1, Jan. 2026, p. 215. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41598-025-23483-0
标准药物为何失灵？21%抑郁症患者或需“代谢”疗法
为何标准抗抑郁药对许多患者束手无策？Mirim Shin和Ian B. Hickie等人（悉尼大学脑与心智中心）通过一项涉及近1.5万名患者的大规模研究找到了关键线索：一种被称为“非典型抑郁症”的亚型具有独特的生物学根源。研究发现，这一群体不仅对常用药物反应不佳，还面临更高的副作用风险，这表明其病理机制可能源于身体代谢和生物钟的紊乱，而非单纯的大脑化学物质失衡。
该研究分析了澳大利亚抑郁症遗传学研究中14,897名参与者的数据，其中21%的患者表现出体重增加和嗜睡等特征，被归类为“非典型抑郁症”。研究团队利用多基因评分分析发现，这组患者在重度抑郁症、多动症及双相情感障碍之外，还具有显著更高的代谢和炎症遗传风险，包括高BMI、2型糖尿病、胰岛素抵抗以及C反应蛋白升高。此外，他们还表现出明显的昼夜节律紊乱遗传倾向。临床数据显示，这类患者对标准的一线抗抑郁药——如选择性血清素再摄取抑制剂（SSRIs）和血清素-再摄取抑制剂（SNRIs）——的自我报告疗效较差，且更容易出现药物引起的体重增加。这一发现强调了针对个体生物学特征进行精准治疗的必要性。研究发表在 Biological Psychiatry 上。
#疾病与健康 #心理健康与精神疾病 #非典型抑郁症 #个性化医疗 #代谢精神病学
阅读更多：
Shin, Mirim, et al. “Atypical Depression Is Associated with a Distinct Clinical, Neurobiological, Treatment Response and Polygenic Risk Profile.” Biological Psychiatry, vol. 0, no. 0, Jan. 2026. www.biologicalpsychiatryjournal.com, https://doi.org/10.1016/j.biopsych.2026.01.003
美国老年人抗精神病药物使用激增，十年增长超50%
为什么会对老年人频繁使用可能危及生命的镇静剂？为了揭示这一令人担忧的趋势，哥伦比亚大学的 Mark Olfson 和罗格斯大学的 Stephen Crystal 等研究人员分析了美国全国性的处方数据。结果发现，尽管抗精神病药物对痴呆症疗效甚微且带有死亡风险警告，但在过去十年中，针对美国老年人的抗精神病药物处方量却呈现激增态势，这一现象反映了医疗体系在应对老龄化护理方面的结构性困境。
研究团队利用涵盖全美90%以上零售药房记录的数据库，详细追踪了2015年至2024年间65岁及以上成年人的用药情况。结果令人震惊：抗精神病药物的年使用率在此期间增长了近52%，长期使用（每年至少120天）的比例更是飙升了65%。值得注意的是，这种增长并非源于精神分裂症等药物适应症的增加，而是更多被用作“化学约束”手段，以应对痴呆症患者的躁动、游荡等行为，尤其是在人手短缺的护理机构中。数据还显示，由精神科医生开具处方的比例显著下降，而长期护理机构药房的配药比例则在上升，这意味着许多处方可能缺乏专科医生的详细评估。尽管风险较高的第一代抗精神病药物使用率有所下降，但总体趋势表明，社会正越来越依赖药物来解决本应通过环境改善和人员照护来解决的问题。研究发表在 JAMA Psychiatry 上。
#疾病与健康 #心理健康与精神疾病 #老龄化 #公共卫生 #药物安全
阅读更多：
Olfson, Mark, et al. “Antipsychotic Medication Use by Older Adults.” JAMA Psychiatry, Dec. 2025. Silverchair, https://doi.org/10.1001/jamapsychiatry.2025.3658
父亲的温暖陪伴是良药：早期互动可降低孩子七岁时的炎症水平
父亲在孩子婴儿期的行为对孩子未来的身体健康有多大影响？Alp Aytuglu和Hannah Schreier（宾夕法尼亚州立大学）的研究团队发现，父亲在孩子婴儿期的互动方式会改变家庭动态，进而影响孩子多年后的心脏和代谢健康。研究显示，父亲在孩子10个月大时的温暖陪伴，能促进更积极的共同育儿关系，并预测孩子7岁时更好的生理健康指标。
该研究基于“家庭基金会”项目的数据，分析了399个美国家庭的视频记录和生理数据。研究人员在孩子10个月和24个月大时录制了亲子互动视频，重点观察父母的“敏感性”和是否存在“竞争-退缩”行为（competitive-withdrawal），即一方争夺孩子注意力导致另一方退出互动。当孩子7岁时，团队采集血样检测了胆固醇、糖化血红蛋白（HbA1c，反映长期血糖水平）和C反应蛋白（CRP，炎症标志物）等指标。利用结构方程模型分析发现，父亲在10个月时的积极参与，与其在24个月时较少的竞争性行为相关，而这种良性的共同育儿模式直接关联孩子7岁时更低的炎症和血糖水平。有趣的是，母亲的相关行为未显示出这种特定预测联系，研究人员推测这可能因为母亲通常是主要照护者，其行为构成了家庭常态，而父亲的角色更易起到强化或破坏这种平衡的作用。研究发表在 Health Psychology 上。
#疾病与健康 #心理健康与精神疾病 #家庭动力学 #儿童发展 #心脏代谢健康
阅读更多：
Aytuglu, Alp, et al. “Longitudinal Associations between Father– and Mother–Child Interactions, Coparenting, and Child Cardiometabolic Health.” Health Psychology [US], 2025. APA PsycNet, https://doi.org/10.1037/hea0001567
歧视直接导致生理失调与加速衰老
歧视不仅会造成心理创伤，还会通过压力系统直接损害身体健康。Nevena Chuntova和Robert-Paul Juster（蒙特利尔大学）的研究团队通过分析性少数和性别少数群体的生理数据，揭示了社会污名如何在人体内留下可测量的生物痕迹。该研究发现，遭受歧视会导致一种被称为“异质性负荷”的累积性生物损耗增加，进而加速衰老过程，这表明歧视应被视为一种严重的慢性健康负担。
为了量化这种影响，研究团队对357名成年人进行了深入分析，测量了涉及心血管、代谢、神经内分泌和免疫系统的16种生物标志物，以此计算参与者的异质性负荷（allostatic load）。研究人员将参与者细分为包括顺性别、跨性别和非二元性别在内的七个小组，并结合问卷调查了他们的歧视经历。结果显示，即使控制了年龄因素，重大的歧视经历和日常的微侵犯（microaggressions）仍与较高的异质性负荷显著相关。值得注意的是，男性谱系群体（包括顺性别和跨性别男性）以及性少数男性（如同性恋和双性恋）表现出了最高的生理压力水平。与传统观点不同，这项研究发现吸烟或饮酒等健康行为并不是造成这种生理损伤的中介因素；相反，歧视本身直接扰乱了生物系统。这证实了污名化是一种能“深入骨髓”的压力，无需通过不良行为习惯即可直接破坏生理机能。研究发表在 Psychoneuroendocrinology 上。
#疾病与健康 #心理健康与精神疾病 #异质性负荷 #性少数群体 #公共卫生
阅读更多：
Chuntova, Nevena, et al. “Intersectional Stigma, Health Behaviors, and Allostatic Load among Sexual and Gender Diverse People.” Psychoneuroendocrinology, vol. 184, Feb. 2026, p. 107708. ScienceDirect, https://doi.org/10.1016/j.psyneuen.2025.107708
AI 行业动态
OpenAI官宣引入广告：被开源模型逼入墙角的商业妥协
OpenAI 近日正式宣布，将于 2026 年 1 月 16 日起在 ChatGPT 免费版及新推出的低价“Go”版本中引入广告。这一决策标志着这家曾以非营利愿景起家的科技巨头，在商业现实面前不得不做出妥协。CEO Sam Altman 曾公开表示广告是“美学上的倒退”，但如今不得不承认这是维持运营的最后手段。尽管截至 2026 年 1 月，OpenAI 融资总额已高达数连百亿美元，但面对未来十年预计高达 1.4 万亿美元的基础设施成本，公司仍面临巨大的财务压力。目前的收入结构中，免费用户等同于纯成本，而 Plus 订阅仅能勉强覆盖开支。每一次用户提问背后，后台都要消耗大量的 Token进行推理计算，这种“用户越多亏损越大”的诡异困境，迫使 OpenAI 必须寻找新的造血机制。
OpenAI 此次转向的背后，是中国公司 DeepSeek 带来的巨大冲击。DeepSeek 推出的一系列开源模型以极低的训练和推理成本实现了顶尖性能，彻底打破了行业的定价权。DeepSeek 的成功证明了不依赖天价烧钱也能做出顶级 AI，这使得 OpenAI 无法通过提高 API价格来增加收入，因为企业客户随时可以转向更便宜的开源替代方案。在涨价无门、降价亏损的双重夹击下，引入广告成为了 OpenAI 唯一的出路。这一事件被视为 AI 行业的“成人礼”，标志着行业重心从盲目烧钱追求技术领先，转向了对商业可持续性和算法效率的精打细算，AI 领域的乌托邦时代已然结束。
#OpenAI #ChatGPT #DeepSeek #开源模型 #商业化
阅读更多：
https://openai.com/index/our-approach-to-advertising-and-expanding-access/
Cursor“造假”翻车：AI七天写出的浏览器竟是无法运行的“电子泔水”
近日，AI 编程工具 Cursor 发布重磅消息，声称其基于 GPT-5.2 的编码智能体在短短7天内，从零构建了一个包含300万行代码的浏览器。然而，这一被包装成“突破性进展”的项目迅速遭到技术社区的严厉打假。开发者深入分析其开源代码库后发现，该项目本质上是一堆缺乏工程逻辑的“AI泔水”（AI Slop，指 AI 生成的大量低质量、无意义或无法使用的内容），连最基本的编译都无法通过。尽管 Cursor 在宣传中声称数百个智能体协同工作取得了有意义的进展，但并未提供任何可复现的演示或可用的版本标签。GitHub 的历史记录显示，该项目从诞生起就从未处于可运行状态，充满了编译器错误，甚至连持续集成的工作流文件本身都存在严重问题。
进一步的调查揭露了更多细节，所谓的“从零构建”实为调用了 html5ever 和 rquickjs 等现有依赖库，本质上只是 Mozilla 开发的 Servo 引擎的粗糙“套壳”版本。这一将“半成品”包装成技术里程碑的行为激怒了开发者社区，GitHub Issues 和 Hacker News 上充斥着质疑声，指责其为了营销而误导大众。Hyperbolic 联合创始人 Yuchen Jin 等业内人士指出，单纯堆砌智能体数量只会带来混乱，真正的未来属于“开挂工程师”（Cracked Engineer，指能高效利用 AI 工具极大幅度提升产出的顶级开发者）。此次事件表明，软件开发不能依赖无人监管的 AI 像无头苍蝇般乱撞，而必须由具备深厚技术底蕴的人类工程师进行精准引导和审核，才能避免产出此类无法运行的废弃代码。
#Cursor #AI浏览器 #AI泔水 #GPT-5.2 #开源打假
阅读更多：
https://www.theinformation.com/articles/forget-vibe-coders-cracked-engineers-rage-tech?rc=epv9gi
马斯克脑机接口实现“在线升级”，OpenAI入局开启“赛博格”竞赛
Neuralink 的首位人类受试者 Noland Arbaugh 近日透露，其植入的大脑芯片可以通过类似于特斯拉汽车的 OTA（Over-the-Air Technology，空中下载技术，即通过无线网络进行远程软件更新）方式进行“在线升级”，无需再次进行开颅手术即可修复漏洞并大幅提升性能。Noland 指出，目前系统的进化主要通过“心灵感应”（Telepathy）应用更新、植入体固件无线升级以及未来的硬件迭代三种方式实现。此前，其植入体曾出现部分电极线脱落导致信号丢失的危急情况，但研究人员通过改进算法成功恢复了监测灵敏度，甚至使光标控制速度超越了故障前的水平。展望未来，Neuralink 计划采用“双芯配置”，即在大脑和脊髓分别植入芯片，以此搭建数字桥梁（Digital Bridge，连接不同神经系统的电子通路），旨在帮助瘫痪患者绕过受损神经直接驱动肢体，甚至实现全身功能的恢复。与此同时，新一代手术机器人已将单根电极插入时间缩短至1.5秒，预示着未来手术将更加高效便捷。
在脑机接口领域，竞争正日益白热化。由 Sam Altman 参与创立的硅谷初创公司 Merge Labs 近日宣布获得由 OpenAI 等领投的2.52亿美元融资。与 Neuralink 依赖植入电极的路线不同，Merge Labs 主张采用超声技术结合增强信号的蛋白报告器（Protein Reporters，用于标记神经活动并使其可被外部设备检测的生物分子），试图以更低的侵入性实现对大规模脑区活动的探测与调制。研究人员认为，随着人工智能的飞速发展，人类需要通过高带宽的脑接口来扩展自身能力，这种技术的重要性可能不亚于通用人工智能。无论是 Noland 通过意念在电子游戏中“大杀四方”，还是 Merge Labs 描绘的宏大愿景，都预示着人类正逐步迈向“赛博格”（Cyborg，人类与电子机械的融合体）与数字永生的新阶段。
#Neuralink #脑机接口 #OpenAI #生物黑客 #数字永生
阅读更多：
https://openai.com/index/investing-in-merge-labs/
AI 驱动科学
Nature：生成式AI模型GluFormer利用连续血糖监测数据预测长期疾病风险
连续血糖监测虽能提供详尽数据，但其在长期健康预测上的潜力一直未被充分挖掘。Guy Lutsker、Eran Segal 等人（魏茨曼科学研究所）开发了一种名为 GluFormer 的生成式基础模型，该模型不仅能从短期监测数据中提取关键特征以预测血糖参数，更在对糖尿病及心血管死亡等长期疾病风险的分层预测上展现出超越现有标准的潜力，为精准代谢健康管理提供了有力工具。
这项研究的核心在于构建了一个针对连续血糖监测（Continuous glucose monitoring，CGM）数据的生成式基础模型。研究团队采用自监督学习方法，利用来自 1 万多名成年人的超过 1000 万次血糖测量数据对 GluFormer 进行了训练。在涵盖 5 个国家、8 种设备及多种病理状态的 19 个外部队列验证中，该模型表现出强大的迁移能力。结果显示，在预测血糖参数方面，该模型持续优于传统的糖化血红蛋白（HbA1c）指标。尤其值得注意的是，在一个长达 11 年随访的队列研究中，该模型展现了卓越的风险分层能力：在被模型判定为风险最高的四分位人群中，新发糖尿病和心血管死亡的比例分别高达 66% 和 69%，相比之下，风险最低组的比例仅为 7% 和 0%。此外，该团队还开发了整合饮食数据的多模态版本，成功预测了个体对食物的血糖反应。研究发表在 Nature 上。
#AI驱动科学 #预测模型构建 #连续血糖监测 #糖尿病 #心血管疾病
阅读更多：
Lutsker, Guy, et al. “A Foundation Model for Continuous Glucose Monitoring Data.” Nature, Jan. 2026, pp. 1–9. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-025-09925-9
会诊疗的智能眼镜：闭环神经调控系统无创缓解面肌痉挛
面肌痉挛（HFS）严重影响患者的社交与生活，而现有的肉毒素注射或开颅手术等疗法存在疗效短暂或风险高等局限。Xuecheng Qu, Jiahao Wan 以及 Zhou Li, Jia Cheng, Chong Li 等人（中国科学院北京纳米能源与系统研究所、清华大学）合作开发了一款集成了摩擦电纳米发电机传感技术与经皮电神经刺激功能的智能可穿戴眼镜系统。该系统利用先进的材料改性技术，无需外部电源即可实时捕捉面部肌肉的微小抽搐，并通过闭环反馈触发精准电刺激，为患者提供了一种非侵入、居家可用的诊疗一体化解决方案。
▷ 闭环面神经刺激系统的设计与原理。a图展示了集成在眼镜上的HFSS传感器和刺激电极。b图示意了通过外部电刺激抑制异常神经冲动的原理。c图展示了基于CCTO掺杂PDMS微半球结构的摩擦电传感器设计。d图为传感器的工作原理。e图展示了患者治疗前后在面部对称性指标上的改善。
研究团队设计了一种高性能柔性传感器，通过在聚二甲基硅氧烷（PDMS）中掺杂钛酸铜钙（CCTO）并构建微米级半球形阵列，利用摩擦电效应将传感器灵敏度提升了约2.3倍。配合特制的滑动窗口算法，该系统对痉挛发作的识别准确率高达98%。一旦检测到异常信号，系统会立即触发预设的电刺激（经皮电神经刺激，TENS）抑制神经兴奋。在涉及3名患者的临床验证中，通过计算机视觉分析眼-鼻距离等指标，证实佩戴该眼镜进行闭环干预能显著改善面部对称性（p < 0.0001）。此外，该传感器还能在颞浅动脉处监测脉搏波，展现了多模态生理监测潜力。研究发表在 Nature Communications 上。
#疾病与健康 #神经调控 #智能穿戴 #面肌痉挛 #摩擦电传感器
阅读更多：
Qu, Xuecheng, et al. “Closed-Loop Wearable Neurostimulation System with Triboelectric Sensing to Alleviate Hemifacial Spasms.” Nature Communications, vol. 16, no. 1, Jan. 2026, p. 11148. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-025-67121-9
新型忆阻器训练方法EaPU将AI训练能耗降低六个数量级
如何让高能效的模拟硬件适应现代AI训练的精度要求？Jinchang Liu、Tuo Shi（浙江实验室）与Qi Liu（复旦大学）等人组成的团队开发了一种名为“误差感知概率更新”（EaPU）的新方法。该研究通过巧妙利用硬件噪声而非对抗它，成功解决了忆阻器训练中的算法-硬件不匹配问题，在大幅降低能耗的同时提升了计算任务的准确性。
▷ 在忆阻器硬件上实现 SRNet ×2。Credit: Nature Communications (2025).
团队在定制的180纳米忆阻器阵列上验证了该方法，并在图像去噪和超分辨率任务中取得了优异的结构相似性指数。在大规模仿真中，EaPU成功训练了152层的ResNet和Vision Transformer模型，在噪声环境下的准确率比标准方法提高了60%以上。最令人瞩目的是，该方法将训练过程中的参数更新减少了99%以上，使得器件寿命延长了约1000倍。与GPU相比，EaPU将训练能耗降低了惊人的六个数量级；即便是与现有的先进忆阻器训练方法相比，能耗也降低了50倍。这一突破为未来大语言模型在低能耗硬件上的训练铺平了道路。研究发表在 Nature Communications 上。
#神经科学 #神经机制与脑功能解析 #技术创新 #单神经元重建 #全脑成像
阅读更多：
Liu, Jinchang, et al. “Error-Aware Probabilistic Training for Memristive Neural Networks.” Nature Communications, vol. 16, no. 1, Dec. 2025, p. 11494. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-025-66240-7
浙大研发FlexiRay软体机械手实现类人多模态触觉感知
为了让机器人具备像人类一样灵巧的双手，能够安全地处理易碎物品并适应复杂环境，Huixu Dong、Yanzhe Wang、Haotian Guo和Hao Wu（浙江大学）组成的团队开发了一种名为FlexiRay的创新型软体机械手。该团队旨在解决传统软体传感器在发生形变时容易产生感知盲区的问题，通过结合先进的机械结构设计与人工智能算法，FlexiRay不仅具备了软体机器人的安全性和顺应性，还成功集成了高分辨率的视觉触觉传感能力，能够像人类皮肤一样感知物理世界。
▷ 图示对比了 FlexiRay 传感器与人手感知模式及其应用场景。图中介绍了其设计灵感、工作原理和分层结构。Credit: Nature Communications (2025).
研究团队受鳍状射线效应（Fin Ray Effect，一种模仿鱼鳍受力后被动弯曲以包裹物体的仿生结构）启发，设计了FlexiRay的柔性骨架。为了解决软体手指弯曲遮挡内部视线的问题，研究人员利用协方差矩阵适应进化策略（CMA-ES）优化了内部的多镜面光学系统，使机械指在发生大幅形变时，光学路径能动态调整以“绕过”遮挡物，从而保持连续的视野。FlexiRay的表皮采用包含热致变色（Thermochromic，一种随温度变化而改变颜色的材料）材料的多层复合结构。通过解耦的深度学习框架分析单摄像头采集的图像，FlexiRay能同时解析出力、接触位置、纹理、温度和本体感觉五种模态。实验结果显示，在大变形下其有效感知覆盖率仍超过90%，并达到了0.17牛顿的力感知精度和1.17摄氏度的温度感知精度。这种“利用变形”而非“避免变形”的设计范式，使其能轻松完成抓取蛋糕、修剪花枝及远程泡茶等精细任务。研究发表在 Nature Communications 上。
#AI 驱动科学 #机器人及其进展 #软体机器人 #触觉感知 #仿生设计
阅读更多：
Wang, Yanzhe, et al. “Flexible Robotic Hand Harnesses Large Deformations for Full-Coverage Human-like Multimodal Haptic Perception.” Nature Communications, vol. 17, no. 1, Dec. 2025, p. 458. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-025-67148-y
交互式工具ELAXIR助力患者掌握医疗AI伦理话语权
随着人工智能在医疗领域的深度渗透，数据隐私与算法偏见等伦理风险日益凸显。Raquel Iniesta等（伦敦国王学院）领导的团队开发了一款名为ELAXIR的创新工具，旨在提升公众及专业人士对医疗AI伦理挑战的应对能力。
该研究基于团队提出的“患者扩展”协作模式（patient-extended collaborative model），开发了一套包含实体与电子形式的卡片工具。ELAXIR由解释核心概念的主卡、涵盖13种医疗情景的案例卡以及伦理AI词典组成。这些情景由临床医生、开发者和患者共同设计，模拟了真实的就医困境，例如当AI对少数族裔效果不佳或与医生建议相左时应如何决策。通过这种交互式学习，工具不仅普及了算法与风险等关键术语，更重要的是确立了以患者为中心的协作机制。结果表明，通过赋予患者了解AI原理及自身权利的能力，可以有效防止医疗过程中的非人化倾向，促进医生、开发者与患者三方在AI应用中的平等对话与负责任决策。研究发表在 AI and Ethics 上。
#疾病与健康 #跨学科整合 #人工智能伦理 #患者赋权 #医疗决策
阅读更多：
Iniesta, Raquel. “The Human Role to Guarantee an Ethical AI in Healthcare: A Five-Facts Approach.” AI and Ethics, vol. 5, no. 1, Feb. 2025, pp. 385–97. Springer Link, https://doi.org/10.1007/s43681-023-00353-x
RoboReward：用于机器人训练和评估的新数据集和通用视觉语言奖励模型
训练机器人执行日常任务通常需要大量昂贵的人工监督来提供反馈信号。来自斯坦福大学和加州大学伯克利分校（UC Berkeley）的Tony Lee、Andrew Wagenmaker、Chelsea Finn及其团队开发了RoboReward，这是一个专门用于训练和评估机器人人工智能算法的数据集和模型系统。该研究旨在利用视觉语言模型作为自动奖励系统，从而减少人类在机器人训练回路中的干预，实现了机器人技能习得的自动化评估。
▷ 作者训练了一个通用的视觉语言奖励模型，该模型在真实世界机器人训练中显著缩小了与人类奖励之间的性能差距，并在两个任务（打开抽屉和猴子抓取放置）中得到了验证。Credit: Lee et al.
研究团队通过创新性地增强现有的机器人演示数据构建了RoboReward数据集。针对以往数据集缺乏失败案例的问题，他们采用了反事实重新标记（counterfactual relabeling，即修改任务指令以匹配失败场景）和时间剪辑（temporal clipping，截取动作未完成的片段）技术，生成了大量逼真的失败和“险些成功”的负样本。基于此数据，团队训练了两个新的通用视觉语言奖励模型——RoboReward 4B和8B。在包含多种机器人形态和任务的基准测试中，这些针对性训练的模型展现出卓越的物理推理能力。结果显示，RoboReward 8B在奖励准确性上超越了包括Gemini Robotics-ER 1.5在内的大型前沿模型，并在真实世界的机器人强化学习实验中，显著缩小了自动化训练与人工指导训练之间的性能差距。
#AI 驱动科学 #自动化科研 #机器人及其进展 #强化学习 #视觉语言模型
阅读更多：
Lee, Tony, et al. “RoboReward: General-Purpose Vision-Language Reward Models for Robotics.” arXiv:2601.00675, arXiv, 8 Jan. 2026. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2601.00675
虚拟现实中的自然环境更能促进心理治疗中的自我披露
虚拟现实能否成为心理治疗的有效新途径？伊迪斯·科文大学（Edith Cowan University）的Shane L. Rogers团队通过两项最新研究，探索了VR在心理健康支持中的潜力。研究发现，VR不仅能通过虚拟化身提供类似文字聊天的匿名安全感，还能通过精心设计的环境提供类似视频聊天的临场感，特别是自然场景的虚拟环境，能显著提升人们敞开心扉的舒适度。
▷ 研究使用了四种虚拟环境：（a）海滨场景，（b）绿色花园场景，（c）城市室内办公场景，以及（d）科幻场景。所有图像均以参与者的视角拍摄，参与者看向实验者的虚拟化身。Credit: Applied Sciences (2025).
该团队进行了两项独立但相关的实验。在第一项发表于 Journal of Technology in Behavioral Science 的研究中，研究人员对比了视频聊天、文字聊天和VR聊天三种模式。50名参与者对不同模式下的自我披露体验进行了评分。结果显示，虽然视频聊天仍是主流首选，但VR在营造平静感方面表现出色，约20%的用户因虚拟化身（avatars）带来的匿名放松感而更偏爱VR。在发表于 Applied Sciences 的第二项研究中，团队进一步测试了海滨、花园、办公室和科幻四种虚拟场景。结果表明，环境设计至关重要，参与者一致认为基于自然的虚拟环境比非自然环境更具安抚作用，更适合进行治疗性对话。这些发现表明，随着技术的进步，VR有望成为一种介于传统面对面治疗和远程医疗之间的重要补充工具。
#疾病与健康 #心理健康与精神疾病 #虚拟现实 #自我披露 #远程医疗
阅读更多：
Rogers, Shane L., et al. “Virtual Reality for Self-Disclosure: Comparing User Experiences Across VR, Video and Text Chat.” Journal of Technology in Behavioral Science, Nov. 2025. Springer Link, https://doi.org/10.1007/s41347-025-00574-3
Google发现简单复制粘贴提示词可大幅提升大模型准确率
如何能在不升级模型或牺牲速度的前提下，让大语言模型瞬间变“聪明”？Yaniv Leviathan、Matan Kalman和Yossi Matias（Google Research）团队发现了一项惊人的简单技巧：只需将提示词复制粘贴一遍。这项研究针对大模型在处理信息时的架构缺陷，通过极低成本的手段显著提升了模型在非推理任务中的表现，为优化现有AI系统提供了新思路。
该研究针对Transformer架构中存在的因果盲点（Causal Blind Spot），即模型在从左到右处理文本时无法“预知”后续内容的问题，提出了一种名为“提示词重复”的策略。研究团队将输入内容重复输入，即把“问题”变为“问题+问题”，这使得模型在处理第二遍内容时，能够利用注意力机制回顾第一遍的完整信息，从而获得类似“上帝视角”的全局理解。在针对Gemini、GPT-4o和DeepSeek等主流模型的测试中，这一策略效果显著。特别是在需要精确检索的NameIndex测试中，Gemini 2.0 Flash-Lite的准确率从21.33%飙升至97.33%。值得注意的是，由于重复处理发生在高度可并行的预填充阶段，而非逐字生成的生成阶段，因此几乎没有增加用户感知的延迟。这项技术为解决大模型“读后即忘”的问题提供了免费的午餐，尽管研究也指出该方法在需要复杂推理的思维链任务中效果有限。
#大模型技术 #计算模型与人工智能模拟 #提示工程 #Transformer架构 #GoogleResearch
阅读更多：
Leviathan, Yaniv, et al. “Prompt Repetition Improves Non-Reasoning LLMs.” arXiv:2512.14982, arXiv, 17 Dec. 2025. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2512.14982
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。
嘉正网提示：文章来自网络，不代表本站观点。
