█腦科學(xué)動態(tài)

貧富差距延伸至運(yùn)動場：挪威研究發(fā)現(xiàn)八成底層青少年放棄體育

約九成中老年孤獨癥成年人未被確診

初為人父的大腦對自家嬰兒反應(yīng)更強(qiáng)

人類海馬體綜合分子圖譜揭示細(xì)胞亞型與空間組織

γ波段同步?jīng)Q定了神經(jīng)信息的傳遞效率

額顳葉癡呆患者的高犯罪風(fēng)險及其神經(jīng)根源

慢性壓力驅(qū)使顱骨免疫細(xì)胞進(jìn)入大腦保護(hù)層

首個跨17種人體組織的DNA甲基化衰老圖譜

█AI行業(yè)動態(tài)

5000萬美元追問孤獨癥真相：診斷激增背后是環(huán)境還是遺傳？

超低頻神經(jīng)調(diào)控獲FDA批準(zhǔn)開展臨床，慢性背痛治療迎來新突破

OpenAI“星際之門”進(jìn)軍印度，奧特曼全球算力野心浮現(xiàn)

█AI驅(qū)動科學(xué)

Nature：全球首款全頻6G芯片問世，數(shù)據(jù)傳輸速率超100 Gbps

新型柔性觸覺界面無縫連接虛擬與現(xiàn)實

人工智能評估新標(biāo)準(zhǔn)：從可重復(fù)性到可替代性的六級框架

DeepSeek公開V3/R1大模型訓(xùn)練細(xì)節(jié)

AI副駕駛助力非侵入式腦機(jī)接口，癱瘓患者操作效率提升近4倍

微軟rStar2-Agent在數(shù)學(xué)推理上超越DeepSeek-R1

科學(xué)大語言模型全景：從數(shù)據(jù)基礎(chǔ)到智能體前沿

腦科學(xué)動態(tài)

貧富差距延伸至運(yùn)動場：挪威研究發(fā)現(xiàn)八成底層青少年放棄體育

為何大量青少年在青春期放棄運(yùn)動，尤其是來自低收入家庭的孩子？不同運(yùn)動項目又如何影響他們的幸福感？為了回答這些問題，來自阿格德大學(xué)的 Erik Grasaas 與挪威北極大學(xué)的 ?yvind Sandbakk 分析了挪威全國性的青年調(diào)查數(shù)據(jù)，揭示了體育參與率與社會階級之間的巨大鴻溝，并詳細(xì)闡述了不同運(yùn)動對青少年生活滿意度的具體影響。

該研究基于挪威青年數(shù)據(jù)調(diào)查，分析了超過26,000名參與18種不同運(yùn)動的青少年數(shù)據(jù)，并與超10萬人的全國數(shù)據(jù)進(jìn)行對比。結(jié)果揭示了一個嚴(yán)峻的現(xiàn)實：社會經(jīng)濟(jì)地位是決定青少年是否堅持運(yùn)動的關(guān)鍵因素，來自社會最底層家庭的青少年退出率高達(dá)80%，高昂的運(yùn)動開銷是主要障礙之一。研究同時發(fā)現(xiàn)，參與體育運(yùn)動普遍能提升青少年的生活滿意度，特別是對于女孩而言，這種積極影響尤為突出。有趣的是，不同項目效果各異：越野滑雪的參與者在學(xué)校滿意度、體力活動水平和身體疼痛感等指標(biāo)上表現(xiàn)最佳；而所有受訪者中，從事賽車運(yùn)動的男孩對生活的滿意度最高。然而，研究也提示，當(dāng)男孩參與傳統(tǒng)上被視為女性主導(dǎo)的運(yùn)動（如舞蹈、騎馬）時，其生活質(zhì)量反而可能低于平均水平。研究呼吁社會打破經(jīng)濟(jì)壁壘，讓所有青少年都能享受運(yùn)動帶來的身心益處。研究發(fā)表在 Frontiers in Psychology 上。

閱讀更多：

Grasaas, Erik, and ?yvind Sandbakk. “Life Satisfaction across Sports Disciplines and Sports Categories among Norwegian Adolescents: Comparisons to National Data.” Frontiers in Psychology, vol. 16, June 2025. Frontiers, https://doi.org/10.3389/fpsyg.2025.1577326

約九成中老年孤獨癥成年人未被確診

老年孤獨癥群體的需求長期被科學(xué)界忽視，導(dǎo)致其面臨的挑戰(zhàn)不為人知。倫敦國王學(xué)院的 Gavin Stewart 和 Francesca Happé 進(jìn)行了一項大規(guī)模的敘述性綜述，系統(tǒng)性地評估了該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀，揭示了英國中老年孤獨癥群體中驚人的未確診率及其帶來的嚴(yán)峻健康后果。

該研究通過對現(xiàn)有文獻(xiàn)的全面回顧與綜合，并重新分析了英國的醫(yī)療記錄數(shù)據(jù)，描繪出了一幅令人擔(dān)憂的圖景。研究估計，在英國40-59歲的孤獨癥成年人中，有高達(dá)89%的人從未得到診斷，而在60歲以上人群中，這一比例更是攀升至97%。這種“隱形”狀態(tài)使他們無法獲得必要的支持。數(shù)據(jù)顯示，與同齡非孤獨癥人群相比，中老年孤獨癥患者面臨幾乎所有身心健康問題的更高風(fēng)險，包括心血管疾病、抑郁癥和焦慮癥。更令人警惕的是，具有高度孤獨癥特征的老年人出現(xiàn)自殺意念的可能性是非孤獨癥人群的六倍，而患上早發(fā)性癡呆癥的風(fēng)險也高出四倍。此外，他們在就業(yè)、社交和獲得適宜的醫(yī)療服務(wù)方面也困難重重。研究呼吁社會必須采取覆蓋全生命周期的策略，加強(qiáng)對老年孤獨癥患者的研究與支持。研究發(fā)表在 Annual Review of Developmental Psychology 上。

閱讀更多：

Stewart, Gavin R., and Francesca Happé. Aging Across the Autism Spectrum. Aug. 2025. www.annualreviews.org, https://doi.org/10.1146/annurev-devpsych-111323-090813

初為人父的大腦對自家嬰兒反應(yīng)更強(qiáng)

父親的大腦是如何適應(yīng)為人父母的新角色的？為了厘清其大腦對自家嬰兒的反應(yīng)是否獨特，來自南加州大學(xué)的 Philip Newsome, Anthony G. Vaccaro, Darby E. Saxbe 等研究人員，利用神經(jīng)影像技術(shù)揭示了新手父親大腦活動的奧秘，發(fā)現(xiàn)特定腦區(qū)的活動強(qiáng)度不僅能區(qū)分“自家”和“別人家”的孩子，還與父親的育兒壓力和親子關(guān)系質(zhì)量緊密相關(guān)。

研究團(tuán)隊對32名新手父親進(jìn)行了功能性磁共振成像（fMRI）掃描，讓他們觀看自己嬰兒、陌生嬰兒以及自己伴侶的視頻。結(jié)果清晰地顯示，當(dāng)父親看到自己孩子時，大腦中負(fù)責(zé)心智化（mentalizing，即理解他人意圖和情緒的能力）、社會認(rèn)知和獎賞處理的關(guān)鍵區(qū)域，如楔前葉和后扣帶回，表現(xiàn)出比觀看陌生嬰兒或自己伴侶時更強(qiáng)的激活。這表明父親的大腦對自己的后代有高度特異性的神經(jīng)響應(yīng)。更重要的是，這種大腦活動的個體差異與父親的育兒體驗直接相關(guān)：在楔前葉/后扣帶回區(qū)域反應(yīng)更強(qiáng)的父親，通常報告了更強(qiáng)的親子聯(lián)結(jié)和更低的育兒壓力。這一發(fā)現(xiàn)表明，這些皮質(zhì)中線區(qū)域的神經(jīng)活動，可能是衡量新手父親適應(yīng)新角色的重要生物學(xué)指標(biāo)。研究發(fā)表在 Human Brain Mapping 上。

閱讀更多：

Newsome, Philip, et al. My Baby Versus the World: Fathers’ Neural Processing of Own‐Infant, Unfamiliar‐Infant, and Romantic Partner Stimuli. onlinelibrary.wiley.com, https://doi.org/10.1002/hbm.70324. Accessed 2 Sept. 2025

人類海馬體綜合分子圖譜揭示細(xì)胞亞型與空間組織

大腦海馬體如何支持記憶和情緒等復(fù)雜功能，其微觀結(jié)構(gòu)一直是未解之謎。為解決這一問題，來自約翰·霍普金斯大學(xué)彭博公共衛(wèi)生學(xué)院、利伯腦發(fā)育研究所和約翰·霍普金斯大學(xué)醫(yī)學(xué)院的 Jaqueline R. Thompson, Erik D. Nelson 及其同事，成功繪制出首個全面的人類海馬體分子圖譜，精確展示了各類細(xì)胞的空間位置。

?在人類 HPC 中生成配對 snRNA-seq 和 SRT 數(shù)據(jù)的實驗設(shè)計。Credit: Nature Neuroscience (2025).

研究團(tuán)隊利用單核RNA測序來識別海馬體中所有細(xì)胞的精確亞型。隨后，在相鄰的組織切片上，他們采用空間分辨轉(zhuǎn)錄組學(xué)，捕捉到了基因活動的“地理信息”。通過非負(fù)矩陣分解（NMF）等先進(jìn)計算方法，研究人員將這兩種數(shù)據(jù)完美融合，如同為海馬體創(chuàng)建了一張高清的“細(xì)胞導(dǎo)航地圖”。這張圖譜不僅詳細(xì)標(biāo)注了興奮性和抑制性神經(jīng)元等不同細(xì)胞類型的精確位置，還揭示了它們在下托（subiculum）等關(guān)鍵腦區(qū)的特定聚集模式。這項研究為理解海馬體的復(fù)雜回路和功能提供了前所未有的分子層面的視角。研究發(fā)表在 Nature Neuroscience 上。

閱讀更多：

Thompson, Jacqueline R., et al. “An Integrated Single-Nucleus and Spatial Transcriptomics Atlas Reveals the Molecular Landscape of the Human Hippocampus.” Nature Neuroscience, July 2025, pp. 1–15. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41593-025-02022-0

γ波段同步?jīng)Q定了神經(jīng)信息的傳遞效率

大腦如何從海量信息中篩選出重點，例如在派對中只聽一個人的聲音？德國不來梅大學(xué)的 Eric Drebitz, Lukas-Paul Rausch 和 Andreas K. Kreiter 團(tuán)隊，通過實驗因果性地證明，神經(jīng)信號能否被處理，關(guān)鍵在于其到達(dá)下游神經(jīng)元的時機(jī)是否精準(zhǔn)，且必須與接收神經(jīng)元的內(nèi)在節(jié)律同步。

?皮層內(nèi)微刺激 (ICM)、皮層內(nèi)記錄和行為任務(wù)范式示意圖。Credit: Nature Communications (2025).

研究團(tuán)隊讓恒河猴執(zhí)行一項復(fù)雜的視覺注意力任務(wù)，并利用皮層內(nèi)微刺激（intracortical microstimulation）技術(shù)，在視覺皮層V2區(qū)（視覺通路的早期區(qū)域）人為制造短暫的、與任務(wù)無關(guān)的“干擾”神經(jīng)信號。同時，他們記錄了下游V4區(qū)神經(jīng)元的活動。V4區(qū)的神經(jīng)元活動存在一種約30-90赫茲的快速節(jié)律性振蕩，即γ波段活動，這創(chuàng)造了一個持續(xù)僅幾毫秒的“接收窗口”。實驗結(jié)果清晰地表明，只有當(dāng)來自V2區(qū)的“干擾”信號精準(zhǔn)地在這個短暫的接收窗口內(nèi)到達(dá)V4區(qū)時，它才能成功影響V4神經(jīng)元的活動，并進(jìn)而干擾猴子的行為，導(dǎo)致其反應(yīng)變慢、失誤增多。若信號早到或晚到，則會被完全忽略，不產(chǎn)生任何影響。這一發(fā)現(xiàn)為“神經(jīng)信號的時間同步是信息處理的關(guān)鍵”這一理論提供了直接的因果證據(jù)，揭示了大腦篩選信息的根本機(jī)制。研究發(fā)表在 Nature Communications 上。

閱讀更多：

Drebitz, Eric, et al. “Gamma-Band Synchronization between Neurons in the Visual Cortex Is Causal for Effective Information Processing and Behavior.” Nature Communications, vol. 16, no. 1, Aug. 2025, p. 7380. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-025-62732-8

額顳葉癡呆患者的高犯罪風(fēng)險及其神經(jīng)根源

中年人首次出現(xiàn)反常的違法行為，背后可能隱藏著神經(jīng)退行性疾病的信號。為了系統(tǒng)探究癡呆癥與犯罪行為的關(guān)聯(lián)，德國馬克斯·普朗克人類認(rèn)知與腦科學(xué)研究所的Matthias L. Schroeter, Marija ?uvela和Lena Szabo團(tuán)隊進(jìn)行了一項大規(guī)模薈萃分析，首次定量揭示了不同類型癡呆癥患者出現(xiàn)犯罪風(fēng)險行為的概率，并指出這可能是疾病的早期征兆。

?有犯罪行為的人顳葉萎縮程度更嚴(yán)重。Credit: MPI CBS

該研究是一項薈萃分析，系統(tǒng)梳理了14項相關(guān)研究，數(shù)據(jù)覆蓋超過23萬名來自不同國家的參與者。結(jié)果清晰地顯示，犯罪風(fēng)險行為的患病率在不同癡呆癥亞型中差異巨大。在行為變異型額顳葉癡呆患者中，這一比例超過50%，遠(yuǎn)高于阿爾茨海默病的10%和帕金森綜合征的不到10%。研究還發(fā)現(xiàn)一個重要規(guī)律：這類行為在癡呆癥的早期階段比普通人群更常見，但隨著病情加重則會下降。此外，性別差異顯著，確診后，患有額顳葉癡呆的男性出現(xiàn)犯罪風(fēng)險行為的頻率是女性的四倍，而在阿爾茨海默病患者中這一差距更是高達(dá)七倍。另一項研究揭示了其神經(jīng)基礎(chǔ)，即這些行為與大腦顳葉的萎縮有關(guān)，導(dǎo)致了脫抑制（disinhibition，指大腦調(diào)節(jié)沖動與情緒、遵守社會規(guī)范的能力下降）現(xiàn)象。研究人員強(qiáng)調(diào)，大多數(shù)行為為輕微違法，但該發(fā)現(xiàn)對于癡呆癥的早期診斷和法律系統(tǒng)的適應(yīng)性調(diào)整至關(guān)重要。研究發(fā)表在 Translational Psychiatry 上。

閱讀更多：

Schroeter, Matthias L., et al. “Criminal Minds in Dementia: A Systematic Review and Quantitative Meta-Analysis.” Translational Psychiatry, vol. 15, no. 1, Aug. 2025, p. 324. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41398-025-03523-z

慢性壓力驅(qū)使顱骨免疫細(xì)胞進(jìn)入大腦保護(hù)層

慢性炎癥與抑郁癥關(guān)系密切，但具體機(jī)制不明。英國劍橋大學(xué)和美國國家精神衛(wèi)生研究所的Stacey L. Kigar、Mary-Ellen Lynall及其同事，通過小鼠實驗發(fā)現(xiàn)，慢性壓力會促使顱骨骨髓中的一類免疫細(xì)胞直接進(jìn)入大腦的保護(hù)膜層，進(jìn)而引發(fā)類似抑郁的行為癥狀，揭示了壓力影響心理健康的一條全新神經(jīng)免疫通路。

?慢性而非急性應(yīng)激如何導(dǎo)致腦膜環(huán)境失調(diào)的模型。Credit: Nature Communications (2025).

研究團(tuán)隊利用慢性社交挫敗模型，讓小鼠長期處于社會壓力環(huán)境中，以誘發(fā)抑郁樣行為。研究發(fā)現(xiàn)，在這種慢性壓力下，小鼠大腦保護(hù)層——腦膜中的中性粒細(xì)胞數(shù)量顯著增加。進(jìn)一步的溯源分析證實，這些免疫細(xì)胞并非來自全身的血液循環(huán)，而是通過血管通道，直接從顱骨的骨髓“就近”遷移而來。這種腦膜中性粒細(xì)胞的積聚與小鼠表現(xiàn)出的抑郁行為顯著相關(guān)。為探究其分子機(jī)制，研究人員對這些細(xì)胞進(jìn)行基因表達(dá)分析，發(fā)現(xiàn)一種名為I型干擾素的免疫信號通路被異常激活。關(guān)鍵的是，當(dāng)研究團(tuán)隊通過干預(yù)手段阻斷這條信號通路后，不僅腦膜中的中性粒細(xì)胞數(shù)量減少，小鼠的抑郁樣行為也得到了明顯改善。研究發(fā)表在 Nature Communications 上。

閱讀更多：

Kigar, Stacey L., et al. “Chronic Social Defeat Stress Induces Meningeal Neutrophilia via Type I Interferon Signaling in Male Mice.” Nature Communications, vol. 16, no. 1, Sept. 2025, p. 8153. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41467-025-62840-5

首個跨17種人體組織的DNA甲基化衰老圖譜

衰老的分子機(jī)制是否在全身同步發(fā)生？以往研究多局限于血液，限制了我們對全身衰老的理解。由NIR EYNON及其同事領(lǐng)導(dǎo)的國際團(tuán)隊，通過對17種人類組織的15,000多份樣本進(jìn)行薈萃分析，構(gòu)建了迄今最全面的DNA甲基化衰老圖譜，揭示了哪些衰老特征是全身共享的，哪些則是特定器官獨有的。

研究團(tuán)隊整合了海量公開數(shù)據(jù)，系統(tǒng)分析了與年齡相關(guān)的三類表觀遺傳標(biāo)記。除了傳統(tǒng)的差異甲基化位點（differentially methylated positions, DMPs，即隨年齡穩(wěn)定升高或降低的甲基化位點），他們還考察了可變甲基化位點（variably methylated positions, VMPs，即隨年齡增加個體間差異變大的位點）和香農(nóng)熵。分析發(fā)現(xiàn)，存在一個由PCDHGA1、MEST等基因驅(qū)動的脆弱基因網(wǎng)絡(luò)，它會加速全身的衰老進(jìn)程，并且難以通過有益干預(yù)逆轉(zhuǎn)。其中，PCDHGA1基因被確定為一個核心的跨組織衰老驅(qū)動因子。更重要的是，研究人員發(fā)現(xiàn)了一個與NAD?補(bǔ)救代謝（NAD? salvage metabolism）相關(guān)的“彈性”基因網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)在衰老過程中表現(xiàn)出更強(qiáng)的穩(wěn)定性，這為當(dāng)前熱門的NAD?補(bǔ)充劑抗衰老策略提供了堅實的分子生物學(xué)證據(jù)。

閱讀更多：

EYNON, NIR, et al. “DNA Methylation Ageing Atlas Across 17 Human Tissues.” Research Square, 7 Aug. 2025. Research Square, https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-7184037/v1

AI 行業(yè)動態(tài)

5000萬美元追問孤獨癥真相：診斷激增背后是環(huán)境還是遺傳？

近年來，孤獨癥診斷率在全球范圍內(nèi)持續(xù)攀升。美國衛(wèi)生與公眾服務(wù)部部長小羅伯特·肯尼迪（Robert F. Kennedy Jr）援引數(shù)據(jù)稱，美國8歲兒童孤獨癥患病率從2000年的1/150增至2022年的1/31，并將其歸咎于“環(huán)境毒素”。為此，美國國立衛(wèi)生研究院于2025年5月啟動了一項投資5000萬美元的“孤獨癥數(shù)據(jù)科學(xué)倡議”（Autism Data Science Initiative, ADSI），旨在深入研究孤獨癥的成因。

然而，許多研究人員對此倡議持保留態(tài)度。他們認(rèn)為，該計劃忽視了數(shù)十年來的現(xiàn)有研究成果，這些研究表明診斷標(biāo)準(zhǔn)變化、公眾意識提升及服務(wù)普及才是診斷率上升的主因。例如，1990年代《國際疾病分類》（ICD）和《精神疾病診斷與統(tǒng)計手冊》（DSM）的修訂拓寬了診斷范圍，將阿斯伯格綜合征等納入孤獨癥譜系障礙（ASD）。2015年一項丹麥研究顯示，60%的患病率增長可歸因于診斷標(biāo)準(zhǔn)調(diào)整和報告制度完善。此外，教育壓力和社會偏見減少也推動了診斷數(shù)量的增加。

遺傳因素被證實是孤獨癥的主要風(fēng)險來源，2019年一項跨國研究估計其遺傳力高達(dá)80%，而環(huán)境因素（如孕期感染或空氣污染）的影響較小且缺乏一致性證據(jù)。研究人員擔(dān)憂ADSI可能被用于宣揚(yáng)已被駁斥的疫苗致孤獨癥觀點。與此同時，全球孤獨癥研究資金在2025年縮減了6200萬美元，且患者群體更優(yōu)先關(guān)注支持性研究而非病因探索，這使未來研究方向充滿不確定性。

閱讀更多：

https://www.nature.com/articles/d41586-025-02636-1

超低頻神經(jīng)調(diào)控獲FDA批準(zhǔn)開展臨床研究，慢性背痛治療迎來新突破

近日，總部位于加州圣馬特奧的Presidio Medical宣布獲得美國FDA的IDE批準(zhǔn)，將啟動一項關(guān)鍵性全球隨機(jī)對照臨床試驗FULFILL Study，用于驗證其超低頻（Ultra Low Frequency, ULF?）神經(jīng)調(diào)控平臺在治療慢性傷害性下背痛中的安全性與有效性。這一進(jìn)展標(biāo)志著慢性背痛治療領(lǐng)域可能迎來新的非藥物干預(yù)手段。

Presidio Medical的ULF?平臺采用了一種區(qū)別于傳統(tǒng)脊髓刺激（Spinal Cord Stimulation, SCS）的新思路。該技術(shù)通過植入硬膜外電極，以超低頻脈沖干預(yù)局部神經(jīng)元活動，旨在降低異常的神經(jīng)反應(yīng)性，從而緩解疼痛信號的傳遞。早期臨床試驗結(jié)果由澳大利亞的Marc Russo醫(yī)生團(tuán)隊公布，顯示多例患者疼痛緩解和生活質(zhì)量改善，盡管具體數(shù)據(jù)尚未在公開期刊發(fā)表，但結(jié)果被認(rèn)為非常鼓舞。

此次FDA批準(zhǔn)意味著Presidio能夠在美國和澳大利亞開展更大規(guī)模的關(guān)鍵性臨床試驗，以獲取注冊所需的核心循證證據(jù)。同時，公司任命資深生命科學(xué)財務(wù)專家Dimas Jiménez為首席財務(wù)官，其豐富的投融資經(jīng)驗將助力技術(shù)的臨床轉(zhuǎn)化和商業(yè)化。從行業(yè)視角看，ULF?平臺不僅可能拓展至其他難治性慢性疼痛或異常神經(jīng)興奮疾病，還為腦機(jī)接口技術(shù)在治療神經(jīng)疾病領(lǐng)域的應(yīng)用提供了新方向。

閱讀更多：

https://www.businesswire.com/news/home/20250612185017/en/Presidio-Medical-Receives-IDE-Approval-for-Ultra-Low-Frequency-ULF-Neuromodulation-Clinical-Study-and-Appoints-Dimas-Jimnez-as-Chief-Financial-Officer

OpenAI“星際之門”進(jìn)軍印度，奧特曼全球算力野心浮現(xiàn)

OpenAI正加速其全球算力布局，計劃在印度建設(shè)容量至少1吉瓦（GW）的大型數(shù)據(jù)中心。這標(biāo)志著其雄心勃勃的“星際之門（Stargate）”項目首次大規(guī)模進(jìn)入亞洲市場。該項目由OpenAI、軟銀、甲骨文和阿布扎比MGX基金共同投資，旨在四年內(nèi)投入5000億美元建設(shè)專供OpenAI使用的超級數(shù)據(jù)中心集群。印度之所以成為關(guān)鍵目標(biāo)，不僅因其龐大的用戶增長潛力，還因OpenAI已為其推出低價特供服務(wù)ChatGPT Go，以吸引當(dāng)?shù)赜脩?。研究人員Sam Altman雖淡出日常管理，卻親自推動此類全球合作，預(yù)計本月訪問印度期間宣布這一計劃。

“星際之門”項目已在美國、中東和歐洲多地啟動。美國德克薩斯州Abilene園區(qū)由甲骨文主導(dǎo)開發(fā)，總算力容量達(dá)1.2吉瓦；阿聯(lián)酋項目與當(dāng)?shù)仄髽I(yè)G42合作，總規(guī)劃5吉瓦；挪威項目則采用可再生能源，遠(yuǎn)期目標(biāo)0.52吉瓦。這些舉措旨在為OpenAI訓(xùn)練更強(qiáng)大模型（如GPT-6）提供算力保障，并減少對單一地區(qū)的依賴。印度項目是OpenAI亞洲戰(zhàn)略的核心一環(huán)，其他潛在布局包括日本和韓國，顯示出其全球擴(kuò)張的堅定意圖。

印度市場對OpenAI具有戰(zhàn)略意義。其ChatGPT活躍用戶數(shù)已居全球第二，且在多語言應(yīng)用和企業(yè)級需求方面潛力巨大。研究人員Sam Altman稱贊印度市場“增長令人難以置信”，并強(qiáng)調(diào)本地化的重要性，例如GPT-5已支持12種印度本地語言。通過建設(shè)數(shù)據(jù)中心和研發(fā)團(tuán)隊，OpenAI希望進(jìn)一步提升產(chǎn)品在印度的性能與用戶體驗，鞏固其全球AI領(lǐng)導(dǎo)地位。

閱讀更多：

https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-09-01/openai-plans-india-data-center-in-major-stargate-expansion

AI 驅(qū)動科學(xué)

Nature：全球首款全頻6G芯片問世，數(shù)據(jù)傳輸速率超100 Gbps

由北京大學(xué)與香港城市大學(xué)的Zihan Tao、Xingjun Wang等人領(lǐng)導(dǎo)的團(tuán)隊基于薄膜鈮酸鋰（TFLN）光子平臺，開發(fā)出全球首款全頻6G芯片，實現(xiàn)了超寬帶、可重構(gòu)的無線通信。

?多頻段無線通信成果。Credit: Nature (2025).

該研究的核心突破在于利用薄膜鈮酸鋰（thin-film lithium niobate，簡稱TFLN）材料的卓越光電特性，將以往需要多個獨立、龐大設(shè)備才能實現(xiàn)的功能，單片集成到一塊指甲蓋大?。?1 x 1.7毫米）的芯片上。研究團(tuán)隊創(chuàng)新性地采用了一種光子學(xué)方案，通過片上集成的寬帶可調(diào)諧光電振蕩器，生成了覆蓋從微波到太赫茲波段（0.5 GHz至115 GHz）的超穩(wěn)定、高質(zhì)量無線信號。該芯片不僅能生成信號，還能完成基帶調(diào)制和無線-光子轉(zhuǎn)換等復(fù)雜任務(wù)。在性能測試中，該系統(tǒng)實現(xiàn)了跨越九個連續(xù)頻段的端到端高速無線通信，峰值數(shù)據(jù)速率超過了創(chuàng)紀(jì)錄的100 Gbps。此外，該芯片具備實時頻譜重構(gòu)能力，可在180微秒內(nèi)完成6 GHz的頻率調(diào)諧，使其能智能地適應(yīng)復(fù)雜的電磁環(huán)境，實現(xiàn)信道自適應(yīng)和干擾規(guī)避。研究發(fā)表在 Nature 上。

閱讀更多：

Tao, Zihan, et al. “Ultrabroadband On-Chip Photonics for Full-Spectrum Wireless Communications.” Nature, Aug. 2025, pp. 1–8. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-025-09451-8

新型柔性觸覺界面無縫連接虛擬與現(xiàn)實

如何擺脫虛擬現(xiàn)實設(shè)備笨重的束縛，獲得更真實的沉浸體驗？卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的Carmel Majidi、Beomchan Kang及合作者（韓國科學(xué)技術(shù)院的Saewoong Oh和漢陽大學(xué)的Wei Dawid Wang等）針對現(xiàn)有觸覺反饋設(shè)備僵硬、笨重的問題，開發(fā)了一款輕巧、靈活的指戴式觸覺界面，能以近乎無感的方式提供細(xì)膩的觸覺，無縫連接虛擬與現(xiàn)實世界。

?Credit: Pixabay/CC0 Public Domain

這款設(shè)備大小如頂針，由柔軟的3D打印指套和彈性材料構(gòu)成，可舒適地貼合于指尖。其核心技術(shù)是單個由形狀記憶合金制成的蛇形執(zhí)行器，通過精巧設(shè)計，該執(zhí)行器能驅(qū)動設(shè)備產(chǎn)生11種不同的多向運(yùn)動，從而模擬出推、拉、點、劃等豐富的觸覺反饋。為了驗證其功能，研究團(tuán)隊進(jìn)行了三項測試：在虛擬現(xiàn)實場景中，佩戴者能“感覺”到虛擬物體的存在；在日常生活中，設(shè)備通過不同的敲擊模式引導(dǎo)用戶將畫作掛在墻上，取代了口頭指令；在感官增強(qiáng)測試中，蒙住眼睛的用戶能根據(jù)設(shè)備的定向提示，準(zhǔn)確找到桌面上的物體，展示了其輔助視障人士的潛力。這項技術(shù)因其輕便、多功能和快速響應(yīng)的特性，為開發(fā)更“無感”的人機(jī)交互界面開辟了新路徑。研究發(fā)表在 Nature Electronics 上。

閱讀更多：

Kang, Beomchan, et al. “A Flexible Skin-Mounted Haptic Interface for Multimodal Cutaneous Feedback.” Nature Electronics, Sept. 2025, pp. 1–13. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41928-025-01443-w

人工智能評估新標(biāo)準(zhǔn)：從可重復(fù)性到可替代性的六級框架

如何系統(tǒng)評估AI模型？新加坡南洋理工大學(xué)李光前醫(yī)學(xué)院與帝國理工學(xué)院的Siqi Tian, Alicia Wan Yu Lam, Joseph Jao-Yiu Sung, Wilson Wen Bin Goh等研究者提出了一套六層評估框架，從可重復(fù)性到可替代性逐級遞進(jìn)，為AI在生物技術(shù)和醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用提供了清晰的評估路徑。

研究團(tuán)隊設(shè)計了一個六層評估體系，依次測試AI的可重復(fù)性（相同輸入下輸出是否一致）、可再現(xiàn)性（跨數(shù)據(jù)集表現(xiàn)）、魯棒性（抗干擾能力）、剛性（新數(shù)據(jù)下的功能保持）、可復(fù)用性（跨任務(wù)遷移）和可替代性（完全取代現(xiàn)有流程）。通過三個案例驗證框架實用性：單細(xì)胞組學(xué)大模型scGPT在3300萬細(xì)胞數(shù)據(jù)上表現(xiàn)出優(yōu)秀的可重復(fù)性和可再現(xiàn)性，但魯棒性待加強(qiáng)；醫(yī)學(xué)大模型MedFound在八個專科中接近醫(yī)生診斷水平，但長期穩(wěn)定性不足；糖尿病視網(wǎng)膜病變篩查AI（ACCESS試驗）將檢查完成率從22%提升至100%，但功能單一。該框架為不同應(yīng)用場景（如科研探索或臨床落地）提供了適配的評估標(biāo)準(zhǔn)，并兼具技術(shù)性和倫理性價值。研究發(fā)表在 Trends in Biotechnology 上。

閱讀更多：

Tian, Siqi, et al. “A Six-Tiered Framework for Evaluating AI Models from Repeatability to Replaceability.” Trends in Biotechnology, vol. 0, no. 0, July 2025. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.tibtech.2025.07.015

DeepSeek公開V3/R1大模型訓(xùn)練細(xì)節(jié)，響應(yīng)AI生成內(nèi)容標(biāo)識新規(guī)

如何構(gòu)建安全可靠的大語言模型？在中國網(wǎng)信辦新規(guī)生效首日，DeepSeek技術(shù)團(tuán)隊率先響應(yīng)政策要求，不僅全面標(biāo)注AI生成內(nèi)容，更罕見公開了其6850億參數(shù)大模型V3/R1的訓(xùn)練細(xì)節(jié)，涵蓋數(shù)據(jù)治理、模型架構(gòu)到安全防護(hù)的全套方案。

研究團(tuán)隊采用分階段訓(xùn)練策略：預(yù)訓(xùn)練階段（pre-training）使用經(jīng)過嚴(yán)格過濾的公開網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)和第三方授權(quán)內(nèi)容，通過自監(jiān)督學(xué)習(xí)建立基礎(chǔ)語言能力；優(yōu)化訓(xùn)練階段（fine-tuning）結(jié)合監(jiān)督微調(diào)（SFT）和強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL），利用人工構(gòu)造的問答數(shù)據(jù)提升任務(wù)性能。為應(yīng)對大模型核心挑戰(zhàn)——幻覺，團(tuán)隊開發(fā)了包含檢索增強(qiáng)生成（RAG）在內(nèi)的多維度解決方案，并通過紅隊測試持續(xù)優(yōu)化安全性。數(shù)據(jù)治理方面，建立自動化過濾（去除暴力/偏見內(nèi)容）+人工審核的雙重機(jī)制，對可能包含的個人信息實施加密和匿名化處理。值得注意的是，該模型以MIT協(xié)議完全開源，包括6850億參數(shù)權(quán)重和推理工具。

閱讀更多：

https://cdn.deepseek.com/policies/zh-CN/model-algorithm-disclosure.html

AI副駕駛助力非侵入式腦機(jī)接口，癱瘓患者操作效率提升近4倍

如何讓非侵入式腦機(jī)接口達(dá)到實用水平？加州大學(xué)洛杉磯分校神經(jīng)工程與計算實驗室的Jonathan C. Kao和Johannes Y. Lee團(tuán)隊開發(fā)出創(chuàng)新解決方案：通過AI作為"副駕駛"與用戶協(xié)作，在完全非侵入的情況下，使癱瘓患者的操作效率提升近4倍，首次實現(xiàn)復(fù)雜物體操控任務(wù)。

?一名參與者利用 AI-BCI 系統(tǒng)，在 AI 和機(jī)械臂的協(xié)助下，成功完成了“拾取放置”任務(wù)，移動了四個積木。Credit: Johannes Lee, Jonathan Kao, Neural Engineering and Computation Lab/UCLA

研究團(tuán)隊首先開發(fā)了混合自適應(yīng)解碼算法，結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和類似ReFIT的卡爾曼濾波器，精確解碼腦電圖信號。隨后設(shè)計了兩套AI副駕駛系統(tǒng)：一套用于光標(biāo)控制，另一套用于機(jī)械臂操作。系統(tǒng)通過計算機(jī)視覺而非眼動追蹤來解讀用戶意圖，實現(xiàn)了真正的意圖解碼。在四名參與者（包括一名腰部以下癱瘓患者）的測試中，AI輔助使癱瘓患者的光標(biāo)控制目標(biāo)命中率提升3.9倍，并首次完成機(jī)械臂"拾取-放置"任務(wù)（6.5分鐘完成，無輔助時無法完成）。健康參與者的任務(wù)效率也顯著提高。這種共享自主權(quán)設(shè)計完全避免了手術(shù)植入需求，僅需佩戴EEG頭帽，為運(yùn)動障礙患者提供了安全實用的輔助方案。研究發(fā)表在 Nature Machine Intelligence 上。

閱讀更多：

Lee, Johannes Y., et al. “Brain–Computer Interface Control with Artificial Intelligence Copilots.” Nature Machine Intelligence, Sept. 2025, pp. 1–14. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s42256-025-01090-y

14B打敗671B！微軟rStar2-Agent在數(shù)學(xué)推理上超越DeepSeek-R1

如何讓小型模型實現(xiàn)超大規(guī)模模型的推理能力？微軟研究院尚寧、劉逸飛等團(tuán)隊開發(fā)出rStar2-Agent-14B，這個僅140億參數(shù)的模型在AIME24數(shù)學(xué)競賽中以80.6%準(zhǔn)確率擊敗6710億參數(shù)的DeepSeek-R1，同時響應(yīng)速度更快。

研究團(tuán)隊通過三項創(chuàng)新實現(xiàn)突破：首先構(gòu)建了支持4.5萬并發(fā)調(diào)用的高效代碼環(huán)境（延遲僅0.3秒）；其次開發(fā)GRPO-RoC算法，該算法通過正確重采樣策略（RoC）過濾低質(zhì)量軌跡，解決了代碼工具引入的噪聲問題；最后采用分階段訓(xùn)練方案，從非推理監(jiān)督微調(diào)（SFT）開始，逐步過渡到多階段強(qiáng)化學(xué)習(xí)。在僅使用64塊MI300X GPU訓(xùn)練一周后，14B參數(shù)的模型展現(xiàn)出驚人性能：除在AIME24/AIME25數(shù)學(xué)競賽領(lǐng)先外，在科學(xué)推理（GPQA-Diamond）和工具使用（BFCL v3）等任務(wù)也優(yōu)于DeepSeek-V3。分析顯示，模型能主動利用Python環(huán)境反饋優(yōu)化推理路徑，平均響應(yīng)長度比DeepSeek-R1縮短30%。

閱讀更多：

Shang, Ning, et al. “rStar2-Agent: Agentic Reasoning Technical Report.” arXiv:2508.20722, arXiv, 28 Aug. 2025. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2508.20722

科學(xué)大語言模型全景：從數(shù)據(jù)基礎(chǔ)到智能體前沿

如何突破科學(xué)AI的數(shù)據(jù)壁壘？上海人工智能實驗室聯(lián)合全球24家機(jī)構(gòu)的學(xué)者完成迄今最全面的科學(xué)大語言模型綜述，系統(tǒng)梳理270+數(shù)據(jù)集和190+評測基準(zhǔn)，揭示模型與數(shù)據(jù)的協(xié)同進(jìn)化規(guī)律，為下一代科研智能體奠定理論基礎(chǔ)。

研究首次提出科學(xué)知識層級模型，將數(shù)據(jù)分為原始觀測（如LIGO引力波時序數(shù)據(jù)）、符號表示（如化學(xué)SMILES字符串）和理論框架（如量子場論公式）三個層級。通過分析四代模型演進(jìn)發(fā)現(xiàn)：遷移學(xué)習(xí)階段（2018-2020）的SciBERT等模型僅能處理靜態(tài)文本；規(guī)模擴(kuò)展階段（2020-2022）的Galactica（1200億參數(shù)）雖整合4800萬篇論文，仍受限于數(shù)據(jù)異構(gòu)性。突破出現(xiàn)在智能體科學(xué)階段（2023至今），如Intern-S1模型采用混合專家架構(gòu)（Mixture-of-Experts，即不同子網(wǎng)絡(luò)處理不同專業(yè)任務(wù)），在2.5萬億token訓(xùn)練后，其分子合成預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)89%，較傳統(tǒng)方法提升近4成。研究同時揭示關(guān)鍵瓶頸——數(shù)學(xué)公式等特殊符號需定制嵌入層，而天文觀測數(shù)據(jù)的信噪比差異導(dǎo)致模型誤差傳播失控。為此提出的動態(tài)評測框架ScienceAgentBench已應(yīng)用于15個學(xué)科，可量化評估從文獻(xiàn)綜述到實驗設(shè)計的全流程科研能力。

閱讀更多：

Hu, Ming, et al. “A Survey of Scientific Large Language Models: From Data Foundations to Agent Frontiers.” arXiv:2508.21148, arXiv, 28 Aug. 2025. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2508.21148

整理｜ChatGPT

編輯｜丹雀、存源

關(guān)于追問nextquestion

天橋腦科學(xué)研究院旗下科學(xué)媒體，旨在以科學(xué)追問為紐帶，深入探究人工智能與人類智能相互融合與促進(jìn)，不斷探索科學(xué)的邊界。如果您有進(jìn)一步想要討論的內(nèi)容，歡迎評論區(qū)留言，或后臺留言“社群”即可加入社群與我們互動。

關(guān)于天橋腦科學(xué)研究院

天橋腦科學(xué)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(chuàng)建的世界最大私人腦科學(xué)研究機(jī)構(gòu)之一，圍繞全球化、跨學(xué)科和青年科學(xué)家三大重點，支持腦科學(xué)研究，造福人類。

Chen Institute與華山醫(yī)院、上海市精神衛(wèi)生中心設(shè)立了應(yīng)用神經(jīng)技術(shù)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(xué)院合作成立了加州理工天橋神經(jīng)科學(xué)研究院。

Chen Institute建成了支持腦科學(xué)和人工智能領(lǐng)域研究的生態(tài)系統(tǒng)，項目遍布?xì)W美、亞洲和大洋洲，包括、、、科研型臨床醫(yī)生獎勵計劃、、等。