█腦科學動態

Nature：染色體快速進化，人類大腦復雜性的秘密

Nature：觸摸為何如此重要？社交需求的神經密碼

海馬體神經元如何構建復雜空間地圖

學習新技能時，你的大腦在"重裝系統"

星形膠質細胞中的CB1受體增強抗壓能力

激活特定腦回路可有效減少可卡因成癮

育兒經驗有助于延緩大腦衰老

█AI行業動態

DeepSeek開源三大項目，AI訓練效率大幅提升，API價格腰斬

全球最強語音轉文字工具Scribe問世，99種語言輕松轉錄

OpenAI推出最新模型GPT-4.5

微軟發布兩款新開源模型Phi-4-multimodal 和 Phi-4-mini

█AI研發動態

Nature：智能纖維計算機讓衣物“讀懂”穿戴者

雙人互動中的大腦同步現象

AI 加速神經發育障礙的基因發現

AI模型精準預測學習障礙患者住院時長

一步成型！3D微電極技術大幅提升神經刺激精度

運動捕捉技術助力機器人布料操作

AI模型成功模仿人類創造游戲目標

腦科學動態

Nature：染色體快速進化，人類大腦復雜性的秘密

人類大腦的復雜性可能源于染色體中的特定區域——人類加速進化區域（HARs）。加州大學舊金山分校的Yin Shen及其團隊使用人工神經元研究了這些區域的影響，發現HARs在人類神經元中促進了神經突的生長，這可能與大腦的復雜性和高級認知功能有關。

?HARs 在興奮性神經元中表現出增強子功能。Credit: Nature (2025).

研究團隊使用人類和黑猩猩的誘導多能干細胞（iPS細胞）誘導的興奮性神經元，通過基因組和染色質環信息優先選擇了20個HARs及其黑猩猩同源物進行功能表征。他們使用單細胞CRISPR干擾技術展示了這些區域的物種特異性基因調控功能。

研究發現，HARs在人類神經元中通過改變轉錄因子的結合親和力來調節基因表達，如通過HAR202減弱NPAS3表達，通過2xHAR.319上調PUM2來維持iPS細胞的多能性和神經元分化能力。此外，使用prime編輯技術展示了HAR26;2xHAR.178變異體引起的增強子活性差異，其中一個變異體與SOCS2表達升高和人類神經元中神經突生長增加有關。研究發表在 Nature 上。

#神經科學 #跨學科整合 #大腦健康 #神經機制與腦功能解析

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Cui, Xiekui, et al. “Comparative Characterization of Human Accelerated Regions in Neurons.” Nature, Feb. 2025, pp. 1–9. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-025-08622-x

Nature：觸摸為何如此重要？社交需求的神經密碼

社交接觸是人類的基本需求，但其神經機制尚不明確。哈佛大學分子和細胞生物學系及腦科學中心的Catherine Dulac實驗室和Nao Uchida實驗室的博士后研究員丁柳及其團隊，通過研究小鼠的神經回路，揭示了社交需求的神經基礎。他們使用基于活動的基因表達和活體鈣成像技術，識別出調控社交需求的兩類神經元，并發現觸摸在社交滿足中的關鍵作用。

?社會穩態神經回路模型。Credit: Nature (2025).

研究團隊通過隔離小鼠數天，觀察其在社交剝奪期和重聚期的神經活動。他們使用基于活動的基因表達和活體鈣成像技術，識別出在下丘腦中調控社交需求的兩類神經元：MPNReunion神經元和MPNIsolation神經元。研究發現，溫和的觸覺會激活MPNReunion神經元，抑制MPNIsolation神經元，從而產生社交滿足感。相反，隔離期間缺乏觸覺會導致MPNReunion神經元失活，激活MPNIsolation神經元，引發社交驅動力和負性情緒。研究還發現，長時間隔離會使小鼠對社交行為產生厭惡，表明觸摸是感知社交環境變化的重要方式。研究發表在 Nature 上。

#神經科學 #心理健康與精神疾病 #社交需求 #下丘腦 #神經回路

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Liu, Ding, et al. “A Hypothalamic Circuit Underlying the Dynamic Control of Social Homeostasis.” Nature, Feb. 2025, pp. 1–11. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-025-08617-8

海馬體神經元如何構建復雜空間地圖

大腦如何構建內部“地圖”以幫助導航和記憶？西班牙國家研究理事會（CSIC）的Liset M. de la Prida領導的研究團隊，與倫敦帝國理工學院合作，對海馬體中的空間和經驗信息編碼進行了深入研究。使用迷宮式走廊和視覺觸覺提示，通過先進的成像技術實時追蹤小鼠海馬體中淺層和深層神經元的活動，發現淺層和深層錐形神經元在運動和旋轉中反應不同。

?圖形摘要。Credit: Neuron (2025).

研究團隊通過基因定義的細胞類型分析和群體水平方法，使用單色和雙色微型顯微鏡成像技術，觀察小鼠在直線軌道上奔跑時海馬體CA1亞層中兩種錐形細胞的活動。發現這些細胞的活動形成了三維環狀流形，編碼了動物的位置和奔跑方向。深層細胞在空間定向變化時表現出旋轉和平移變化，而淺層細胞保持穩定。通過化學生物學技術，可以選擇性地沉默淺層或深層神經元來旋轉內部的空間地圖并重新定向環狀結構。研究發表在 Neuron 上。

#神經科學 #記憶機制 #海馬體 #空間導航

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Esparza, Julio, et al. “Cell-Type-Specific Manifold Analysis Discloses Independent Geometric Transformations in the Hippocampal Spatial Code.” Neuron, vol. 0, no. 0, Feb. 2025. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.neuron.2025.01.022

學習新技能時，你的大腦在"重裝系統"

大腦皮層如何控制運動？洛桑聯邦理工學院、劍橋大學和熊本大學的Keita Tamura、Pol Bech和Carl Petersen團隊，運用光遺傳學、高速皮層成像和機器學習技術，揭示了皮層運動單元的水平網絡結構，挑戰了傳統的垂直柱狀組織理論。

?Credit: Current Biology (2025).

研究團隊采用光遺傳學選擇性激活小鼠皮層中不同類型的興奮性神經元，同時使用高速鈣成像觀察神經元活動。他們發現，控制下頜運動的神經元模塊分布在感覺、運動和運動前皮層中，形成功能集群。這些模塊在學習新技能時會擴展和重組，表現出模塊特異性可塑性。研究還發現，神經元活動會匯聚到運動皮層，與運動強度相關。這一發現挑戰了傳統的垂直柱狀組織觀點，提出了水平網絡模型，為理解大腦運動控制和學習機制提供了新框架。研究發表在 Current Biology 上。

#神經科學 #神經機制與腦功能解析 #光遺傳學 #運動控制 #大腦可塑性

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Tamura, Keita, et al. “Cell-Class-Specific Orofacial Motor Maps in Mouse Neocortex.” Current Biology, vol. 0, no. 0, Feb. 2025. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.cub.2025.01.056

星形膠質細胞中的CB1受體增強抗壓能力

面對慢性壓力，為什么有些人會發展出焦慮和抑郁癥狀，而另一些人則表現出韌性？魁北克大學的研究團隊發現，一種名為cannabinoid receptor type 1（CB1）的蛋白質可能是其中的一部分答案。CB1受體存在于控制血液與大腦之間交換的結構中，是血腦屏障的一部分。

研究團隊首先通過開發一個病毒載體誘導小鼠星形膠質細胞中CB1受體的數量增加，然后讓這些小鼠接受慢性社會壓力。注射三周后，實驗組小鼠的星形膠質細胞中CB1受體的水平超過了原來的兩倍。這些小鼠的基線焦慮水平降低，由社會壓力誘導的焦慮和抑郁樣行為的癥狀也減輕。CB1受體的過表達通過促進大腦血管健康而增強抗壓能力。研究發表在 Nature Neuroscience 上。

#大腦健康 #心理健康與精神疾病 #CB1受體 #星形膠質細胞

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Astrocytic cannabinoid receptor 1 promotes resilience by dampening stress-induced blood–brain barrier alterations, Nature Neuroscience (2025). DOI: 10.1038/s41593-025-01891-9

激活特定腦回路可有效減少可卡因成癮

可卡因成癮是一種難以治愈的慢性腦疾病。賓夕法尼亞大學護理學院的Heath Schmidt團隊發現，通過激活大腦中特定的神經回路，可以有效減少可卡因的覓求行為。他們使用化學遺傳學技術和單核轉錄組學等方法，揭示了GLP-1信號在成癮中的關鍵作用。

?激活 NTS?VTA 投射可以減弱可卡因覓求行為。Credit: Science Advances (2025).

研究人員首先發現，大鼠攝入可卡因會降低血漿中的GLP-1水平。隨后，他們使用化學遺傳學技術激活孤束核（NTS）中產生GLP-1并投射到腹側被蓋區（VTA）的神經元。通過單核轉錄組學和熒光原位雜交，他們發現GLP-1受體主要表達在VTA的GABA神經元上。使用體內光纖光度法（in vivo fiber photometry），研究人員觀察到，系統性給予GLP-1受體激動劑的效果與VTA GABA神經元活動增加和VTA多巴胺神經元活動減少有關。這些發現表明，靶向中樞GLP-1回路可能是減少可卡因復發的有效策略。研究發表在 Science Advances 上。

#神經科學 #神經調控 #可卡因成癮 #GLP-1 #腦回路

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Merkel, Riley, et al. “An Endogenous GLP-1 Circuit Engages VTA GABA Neurons to Regulate Mesolimbic Dopamine Neurons and Attenuate Cocaine Seeking.” Science Advances, vol. 11, no. 9, Feb. 2025, p. eadr5051. science.org (Atypon), https://doi.org/10.1126/sciadv.adr5051

育兒經驗有助于延緩大腦衰老

育兒對大腦健康有何長期影響？羅格斯大學和耶魯大學的研究團隊利用英國生物銀行的大規模神經影像數據集，分析了19,964名女性和17,607名男性的腦掃描和家庭信息，發現育兒數量與大腦功能連接性呈正相關，尤其是在與運動和感覺相關的網絡中。

研究團隊使用了功能性磁共振成像技術，分析了大腦不同區域之間的功能連接性。結果顯示，育兒數量與大腦功能連接性呈正相關，尤其是在體感和運動網絡中。這些網絡在年齡增長時通常會顯示出連接性降低，但育兒似乎能夠逆轉這一趨勢。研究還發現，育兒對大腦功能的影響在女性和男性中都存在，表明育兒環境而非懷孕本身是關鍵因素。這些結果表明，育兒可能對大腦健康具有保護作用，改變了大腦的衰老軌跡。研究發表在 PNAS 上。

#大腦健康 #健康管理與壽命延長 #育兒 #功能性磁共振成像 #體感和運動網絡

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Orchard, Edwina R., et al. “Protective Role of Parenthood on Age-Related Brain Function in Mid- to Late-Life.” Proceedings of the National Academy of Sciences, vol. 122, no. 9, Mar. 2025, p. e2411245122. pnas.org (Atypon), https://doi.org/10.1073/pnas.2411245122

AI 行業動態

DeepSeek開源三大項目，AI訓練效率大幅提升，API價格腰斬

DeepSeek在開源周的第四天發布了兩個工具和一個數據集：DualPipe、EPLB以及訓練和推理框架的分析數據。DualPipe是一種用于計算-通信重疊的雙向pipeline并行算法，曾在V3/R1的訓練中使用。EPLB是為V3/R1打造的專家-并行負載均衡器，旨在解決專家失衡問題。此外，DeepSeek還公布了訓練和推理框架的分析數據，以幫助社區更好地理解通信-計算重疊策略和底層實現細節。

值得一提的是，DeepSeek創始人梁文鋒親自參與了DualPipe的開發。DualPipe通過允許不同部分并行工作來消除傳統流水線并行中的低效，類似于交響樂團中不同樂器部分同時演奏。EPLB則通過智能分配專家來最大限度地提高GPU利用率和最小化通信開銷。

此外，DeepSeek還宣布了API夜間錯峰優惠活動，在北京時間每日00:30至08:30期間，API調用價格大幅下調，DeepSeek-V3降至原價的50%，DeepSeek-R1更低至25%。這一舉措被網友稱為“峰谷token”，并引發了其他API供應商是否會跟進的討論。

#DeepSeek #開源 #API降價 #梁文鋒 #DualPipe

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https://x.com/deepseek_ai/status/1894931931554558199

全球最強語音轉文字工具Scribe問世，99種語言輕松轉錄

ElevenLabs近日推出了其最新的自動語音識別模型Scribe，該模型被譽為全球最精準的語音轉文字工具。Scribe在多個基準測試中表現出色，超越了Gemini 2.0和OpenAI Whisper v3等頂尖模型。它支持99種語言的語音轉錄，適用于會議記錄、電影字幕、歌曲歌詞轉錄等多種場景。

Scribe的主要功能包括多語言支持、高精準度語音轉文字、高級語音處理能力以及API支持與易集成性。它在意大利語和英語的識別準確率分別達到98.7%和96.7%，并提供了逐字時間戳、說話人分離和音頻事件標注等高級功能。此外，Scribe的定價具有競爭力，每小時音頻處理費用為0.40美元，發布后六周內折扣至0.20美元/小時。

#語音轉文字 #自動語音識別 #多語言支持 #高精準度 #API集成

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https://elevenlabs.io/blog/meet-scribe

OpenAI推出最新模型GPT-4.5

OpenAI推出GPT-4.5模型，這是GPT-4系列的最新升級版本，旨在提供更強大的理解和生成能力。GPT-4.5在多個方面進行了優化，提升了模型的準確性（從o1的47%到4.5的62.5%）、推理能力和對復雜問題的處理能力，降低了幻覺（從o1的44%到4.5的37.1%）。OpenAI表示，GPT-4.5在速度和可靠性上進行了大幅改進，能夠為用戶提供更加高效、流暢的交互體驗。

GPT-4.5的提升基于深度學習和大規模數據訓練，通過優化網絡架構和訓練策略，使得模型在處理復雜任務時更加高效且準確。特別是在多模態能力方面，GPT-4.5能夠處理和生成不同類型的數據，如文本和圖像等，提升了其在實際應用中的多樣性和實用性。但目前不支持 ChatGPT 中的多模態功能，如語音模式、視頻和屏幕共享。

目前價格為每百萬輸入是75刀，每百萬輸出是150刀。已經對Pro會員開放，預計很快就對Plus和Team用戶開放。

#人工智能 #大語言模型 #多模態AI #生成AI

閱讀更多：

https://openai.com/index/introducing-gpt-4-5/

微軟發布兩款新開源模型Phi-4-multimodal 和 Phi-4-mini

微軟發布了Phi 4和Phi 4 Mini這兩款新型多模態語言模型（SLMs），它們是微軟Phi系列的小型語言模型的最新成員。Phi 4和Phi 4 Mini專為高效處理多模態數據而設計，能夠同時處理文本、圖像和其他類型的數據。通過這兩款模型，微軟進一步擴展了其在多模態AI領域的技術能力，能夠為不同應用場景提供更加靈活的解決方案。

Phi 4的核心特點是其卓越的推理能力和多模態數據處理能力，它能夠生成更具創意的內容并處理復雜任務。Phi 4 Mini則是Phi 4的簡化版，專為資源有限的設備和應用場景設計，依然能夠提供高效的多模態處理能力，但在計算資源和功耗方面進行了優化。這兩款新模型的發布標志著微軟在小型語言模型領域的重要突破。

Phi 4和Phi 4 Mini采用了最新的深度學習架構，特別是在多模態數據的處理和推理方面進行了優化。這些模型能夠理解和生成圖像、文本等不同類型的數據，并且在處理復雜任務時具備更高的效率。Phi 4專為高性能計算需求設計，能夠處理大規模的多模態數據；而Phi 4 Mini則通過精簡模型和優化算法，能夠在資源受限的環境中高效運行，適用于移動設備和邊緣計算。

兩款模型都表現出了優異的多模態處理能力，使得它們能夠廣泛應用于內容創作、智能助手、自動化客服、醫療診斷等多個領域。微軟表示，這些新模型將大大提升AI在實際應用中的靈活性和實用性，幫助開發者和企業創造更為高效和智能的解決方案。

#人工智能 #多模態AI #語言模型 #生成AI

閱讀更多：

https://www.xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/phi-4-multimodal-phi-4-mini-gpt-4o

https://www.marktechpost.com/2025/02/27/microsoft-ai-releases-phi-4-multimodal-and-phi-4-mini-the-newest-models-in-microsofts-phi-family-of-small-language-models-slms/

AI 研發動態

Nature：智能纖維計算機讓衣物“讀懂”穿戴者

麻省理工學院的研究團隊開發了一種彈性纖維形式的自主可編程計算機，可以集成到衣物中，監測穿戴者的健康狀況和身體活動。該團隊由Yoel Fink、Nikhil Gupta、Henry Cheung、Syamantak Payra等研究人員組成，他們使用了一種可折疊的中介板（interposer）技術，將微器件集成到纖維中，并實現了無線通信功能。

?將金屬和紡織紗線結合編織成計算機纖維。Credit: Hamilton Osoy, IFM

研究人員通過可折疊的中介板技術，將二維的微器件布局映射到三維圓柱形結構中，使其適應纖維的幾何形狀。通過螺旋銅微線連接，八個微器件被熱拉成一根可機洗的彈性纖維，能夠拉伸超過60%。這種可編程纖維包含一個32位浮點微控制器（microcontroller），即使在編織、針織或縫制成衣物后，仍能獨立執行邊緣計算任務。研究人員還實現了兩種無線通信方案：編織光鏈路和縫入射頻通信。實驗表明，配備四根纖維計算機的衣物在分類身體活動時，單獨運行的準確率為67%，而通過網絡協作后，準確率提高到95%。這一技術將在美國陸軍和海軍的一項北極任務中進行實地測試，用于監測士兵的健康狀況。研究發表在 Nature 上。

#神經技術 #個性化醫療 #智能纖維 #邊緣計算 #健康監測

閱讀更多：

Gupta, Nikhil, et al. “A Single-Fibre Computer Enables Textile Networks and Distributed Inference.” Nature, Feb. 2025, pp. 1–8. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-024-08568-6

雙人互動中的大腦同步現象

為了更好地理解人類互動，特倫托大學心理學與認知科學系的Alessandro Carollo、Gianluca Esposito、Massimo Stella和Andrea Bizzego與新加坡南洋理工大學的Mengyu Lim合作，首次將人工智能技術與雙人同步腦成像技術結合，研究了在對話、互贈禮物等互動情境下大腦層面的變化。

?實驗程序的示意圖總結。（A）實驗會話期間設備的設置和雙胞胎的座位安排。（B）Azhari 等人（2019）的圖像。功能近紅外光譜成像（fNIRS）通道的示意圖及其對應位置，用于測量上額回（SFG）、中額回（MFG）、下額回（IFG）和前額葉皮層（aPFC）的活動。（C）使用 EmoAtlas（Semeraro 等人，2025）計算句子的情感內容。（D）句子的句法解析。（E）使用文本形式腦網絡表示句子的句法/語義結構（Stella 等人，2019）。Credit: NeuroImage (2025).

研究團隊使用功能性近紅外光譜成像技術，通過頭盔上的光源和光電探測器測量大腦中血紅蛋白吸收的光量，從而評估腦活動。同時，他們利用人工智能技術對42對參與者（84人）的對話內容進行情感和語義分析。研究發現，當兩人互動時，他們的前額葉皮層腦活動會同步，且這種同步與對話中的情感內容和語言結構密切相關。研究發表在 NeuroImage 上。

#認知科學 #跨學科整合 #大腦信號解析 #情感分析 #語言結構

閱讀更多：

Carollo, Alessandro, et al. “Emotional Content and Semantic Structure of Dialogues Are Associated with Interpersonal Neural Synchrony in the Prefrontal Cortex.” NeuroImage, Feb. 2025, p. 121087. PubMed, https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2025.121087

AI 加速神經發育障礙的基因發現

神經發育障礙如自閉癥譜系障礙、癲癇和發育遲緩的基因研究仍有大量未知領域。貝勒醫學院的Ryan S. Dhindsa團隊與德克薩斯兒童醫院合作，利用人工智能技術，通過分析單細胞RNA測序數據和超過300種生物特征，開發出能有效預測相關基因的模型。

研究團隊首先使用單細胞RNA測序數據訓練AI模型，成功預測了與自閉癥譜系障礙、發育和癲癇性腦病及發育遲緩相關的基因。隨后，團隊整合了包括基因突變容忍度、蛋白質相互作用等300多種生物特征，進一步提升了模型的預測能力。結果顯示，這些模型在預測神經發育障礙風險基因方面表現出色，排名靠前的基因比低排名基因有更高的文獻支持率，顯示出極高的預測價值。研究發表在 The American Journal of Human Genetics 上。

#神經技術 #預測模型構建 #個性化醫療 #神經發育障礙 #AI

閱讀更多：

Dhindsa, Ryan S., et al. “Genome-Wide Prediction of Dominant and Recessive Neurodevelopmental Disorder-Associated Genes.” The American Journal of Human Genetics, vol. 0, no. 0, Feb. 2025. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.ajhg.2025.02.001

AI模型精準預測學習障礙患者住院時長

學習障礙患者常面臨更高的早逝率和更長的住院時間，這對醫療資源分配提出了挑戰。拉夫堡大學的計算機科學家團隊開發了一種新的人工智能模型，作為DECODE項目的一部分，旨在改善這類患者的護理和資源規劃。研究團隊使用了超過9,600名患者的GP和醫院數據，通過評估患者的年齡、用藥史、生活方式和現有健康狀況等因素來生成預測。

?機器學習框架圖。Credit: Frontiers in Digital Health (2025).

研究團隊使用威爾士SAIL數據庫的電子健康記錄（EHR）分析了9,618例學習障礙患者的住院情況，并開發了一個隨機森林機器學習模型。該模型整合了人口統計學、用藥史、生活方式因素以及39種長期疾病，用于預測住院時長。為解決公平性問題，應用了兩種偏見緩解技術：后處理閾值優化器和通過指數梯度進行的內置減少方法。結果顯示，RF模型在男性和女性中的曲線下面積分別為0.759和0.756，假陰性率分別為0.224和0.229，平衡準確率分別為0.690和0.689。偏見緩解算法顯著減少了種族群體間的預測性能差異。研究發表在 Frontiers in Digital Health 上。

#認知科學 #預測模型構建 #個性化醫療 #健康管理與壽命延長

閱讀更多：

Abakasanga, Emeka, et al. “Equitable Hospital Length of Stay Prediction for Patients with Learning Disabilities and Multiple Long-Term Conditions Using Machine Learning.” Frontiers in Digital Health, vol. 7, Feb. 2025. Frontiers, https://doi.org/10.3389/fdgth.2025.1538793

一步成型！3D微電極技術大幅提升神經刺激精度

浦項國立大學的研究團隊開發了一種名為微電熱成型（μETF）的新技術，用于制造具有3D結構的柔性微電極陣列（MEAs）。這項技術靈感來源于塑料熱成型，通過加熱嵌有微電極的薄柔性聚合物片，并將其壓在3D打印模具上，形成精確的凸起和凹陷結構。這種方法簡化了制造過程，并允許制作多種復雜3D結構，如井、穹頂、墻和三角形特征。

?Credit: Pusan National University

研究人員使用液晶聚合物（LCP）作為基底材料，因為LCP具有機械強度、生物相容性和長期穩定性。在一項概念驗證研究中，研究人員應用了μETF來開發一種適用于盲人患者視網膜刺激的3D MEA。計算仿真和實驗室實驗表明，3D電極將刺激閾值降低了1.7倍，并將空間分辨率提高了2.2倍，相較于傳統的平面電極。研究發表在 npj Flexible Electronics 上。

#神經技術 #腦機接口 #3D微電極 #視網膜刺激 #神經接口

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Lee, Dong Hyeon, et al. “Microelectrothermoforming (μETF): One-Step Versatile 3D Shaping of Flexible Microelectronics for Enhanced Neural Interfaces.” Npj Flexible Electronics, vol. 9, no. 1, Jan. 2025, pp. 1–13. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41528-024-00378-0

運動捕捉技術助力機器人布料操作

紡織品操作在工業和家庭中占有重要地位，但機器人系統在此領域的應用仍面臨挑戰。巴塞羅那工業機器人與信息技術研究所（CSIC-UPC）和加泰羅尼亞技術大學的研究團隊，利用運動捕捉系統（MoCap）收集了大量數據，創建了一個高質量的數據集，旨在改進布料模擬器的性能，從而推動機器人布料操作技術的發展。

?左：用于記錄紡織品運動的設置。五個相機圍繞場景布置，使得每個標記（右側用紅色圈出）在同一時間對至少兩個相機可見。右：附著在牛仔布樣本上的反光標記，直徑為 3 毫米，重量為 0.013 克。Credit: Franco Coltraro.

研究團隊使用運動捕捉系統（Motion Capture System）記錄了四種不同材質（棉、牛仔布、羊毛和聚酯纖維）和兩種尺寸的紡織品在動態運動中的關鍵點位置。共收集了120個高質量記錄，涵蓋了快速搖晃、扭曲、與摩擦物體碰撞、被長而細的剛性物體強烈擊打以及自碰撞等多種情況。這些數據不僅可用于調整布料模擬器的參數，提高模擬的真實性，還可以直接由機械臂執行，實現通過示范學習和其他模仿學習技術進行學習。研究發表在 International Journal of Robotics Research 上。

#認知科學 #自動化科研 #機器人技術 #布料操作 #運動捕捉系統

閱讀更多：

Coltraro, Franco, et al. “Tracking Cloth Deformation: A Novel Dataset for Closing the Sim-to-Real Gap for Robotic Cloth Manipulation Learning.” The International Journal of Robotics Research, Feb. 2025, p. 02783649251317617. SAGE Journals, https://doi.org/10.1177/02783649251317617

AI模型成功模仿人類創造游戲目標

紐約大學的研究團隊開發了一種AI模型，通過學習人類如何創造游戲來模擬人類目標設定。該研究旨在填補AI模型在理解和生成人類目標方面的空白。研究人員通過在線實驗收集了人類描述目標設定行為的數據，并訓練AI模型生成類似人類的目標導向游戲。

?Credit: Nature Machine Intelligence (2025).

研究人員首先通過一系列在線實驗捕獲了人類描述目標設定行為的方式。他們將參與者置于一個包含多個物體的虛擬房間中，要求他們想象并提出與房間內物品相關的各種游戲目標。研究人員記錄了參與者對這些與設計的游戲相關的目標的描述，構成了研究人員的模型學習的數據集。

隨后，研究人員訓練AI模型使用人類參與者制定的規則和目標來創建具有目標導向的游戲。為了確定這些由AI創建的目標是否與人類創建的目標一致，研究人員讓一組新的參與者根據多個屬性對游戲進行評分。結果顯示，AI生成的游戲在趣味性、創造力和難度等方面與人類創建的游戲難以區分。研究發表在 Nature Machine Intelligence 上。

#認知科學 #意圖問題 #大模型技術 #游戲設計 #AI模擬

閱讀更多：

Davidson, Guy, et al. “Goals as Reward-Producing Programs.” Nature Machine Intelligence, vol. 7, no. 2, Feb. 2025, pp. 205–20. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s42256-025-00981-4

整理｜ChatGPT

編輯｜丹雀、存源

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天橋腦科學研究院（Tianqiao and Chrissy Chen Institute）是由陳天橋、雒芊芊夫婦出資10億美元創建的世界最大私人腦科學研究機構之一，圍繞全球化、跨學科和青年科學家三大重點，支持腦科學研究，造福人類。

Chen Institute與華山醫院、上海市精神衛生中心設立了應用神經技術前沿實驗室、人工智能與精神健康前沿實驗室；與加州理工學院合作成立了加州理工天橋神經科學研究院。

Chen Institute建成了支持腦科學和人工智能領域研究的生態系統，項目遍布歐美、亞洲和大洋洲，包括、、、科研型臨床醫生獎勵計劃、、等。