面對(duì)全球器官移植供體嚴(yán)重短缺的困境，異種移植成為備受期待的解決方案。安徽醫(yī)科大學(xué)第一附屬醫(yī)院的孫倍成與云南農(nóng)業(yè)大學(xué)的魏紅江團(tuán)隊(duì)在該領(lǐng)域取得歷史性突破，成功實(shí)施了世界首例基因編輯豬肝臟到活體人類的移植手術(shù)，為無法手術(shù)的肝癌患者提供了新的治療思路，患者術(shù)后存活時(shí)間長(zhǎng)達(dá)171天。

該研究為一名71歲的巨大肝細(xì)胞癌患者移植了一個(gè)經(jīng)過10處基因編輯的豬肝臟作為輔助器官。供體豬由云南農(nóng)業(yè)大學(xué)團(tuán)隊(duì)培育，通過敲除3個(gè)豬的異種抗原基因并引入7個(gè)人類基因，以最大程度避免免疫排斥和凝血功能障礙。術(shù)后初期結(jié)果令人鼓舞，移植的豬肝臟在31天內(nèi)未出現(xiàn)超急性或急性排斥反應(yīng)，并表現(xiàn)出正常的代謝功能，能分泌膽汁、合成豬白蛋白。然而，在術(shù)后第38天，患者出現(xiàn)了異種移植相關(guān)的血栓性微血管?。▁enotransplantation-associated thrombotic microangiopathy, xTMA），這是一種嚴(yán)重的并發(fā)癥。為控制病情，醫(yī)生移除了輔助豬肝。盡管xTMA得到成功處理，但患者最終因反復(fù)上消化道出血在術(shù)后第171天不幸去世。這項(xiàng)研究不僅證明了輔助性豬肝異種移植作為等待人類供體“生命之橋”的可行性，也首次揭示了xTMA是阻礙長(zhǎng)期成功的關(guān)鍵挑戰(zhàn)，為未來的臨床試驗(yàn)提供了寶貴的臨床范例和研究方向。研究發(fā)表在 Journal of Hepatology 上。

“肛門呼吸”人體試驗(yàn)成功：腸道通氣療法有望成呼吸衰竭患者救命稻草

為應(yīng)對(duì)呼吸機(jī)短缺和機(jī)械通氣引發(fā)的肺損傷，科學(xué)家探索通過腸道為身體供氧的新方法。受水生生物腸道呼吸的啟發(fā)，東京理科大學(xué)的武部貴則（Takanori Takebe）團(tuán)隊(duì)在成功完成哺乳動(dòng)物實(shí)驗(yàn)后，開展了全球首例人體臨床試驗(yàn)，驗(yàn)證了經(jīng)肛門腸內(nèi)通氣（EVA）技術(shù)的安全性與可行性。

該研究是一項(xiàng)1期、單中心、開放標(biāo)簽的劑量遞增臨床試驗(yàn)，招募了27名健康成年男性。研究人員通過直腸向參與者單次注入不同劑量的非氧合全氟萘烷（perfluorodecalin, PFD），這是一種已獲臨床批準(zhǔn)、具有高氧氣溶解度的液體，并讓其在體內(nèi)保留60分鐘。此次試驗(yàn)使用未額外加載高濃度氧氣的PFD，旨在單純?cè)u(píng)估該液體及給藥方式的安全性。團(tuán)隊(duì)通過監(jiān)測(cè)不良事件、生命體征和血液檢測(cè)等指標(biāo)進(jìn)行評(píng)估。結(jié)果顯示，該方法安全且耐受性良好。所有參與者均未出現(xiàn)嚴(yán)重不良事件，觀察到的副作用僅為輕微、短暫的腹脹和腹痛，無需干預(yù)即可自行緩解。血液檢測(cè)未發(fā)現(xiàn)PFD被全身吸收。此外，藥代動(dòng)力學(xué)模型預(yù)測(cè)該方法具有劑量依賴性的氧合效應(yīng)，與高劑量組觀察到的外周血氧飽和度適度增加現(xiàn)象相符。這一結(jié)果為后續(xù)使用完全氧合PFD治療呼吸衰竭患者的臨床試驗(yàn)奠定了關(guān)鍵安全基礎(chǔ)。研究發(fā)表在 Med 上。

更年期如何重塑女性大腦

許多女性在更年期飽受“腦霧”困擾，其背后的腦結(jié)構(gòu)變化機(jī)制是什么？波多黎各龐塞健康科學(xué)大學(xué)的 Angélica Rodríguez、Andrea Pereira 在 Bárbara Barros 和 Karla Martínez 的指導(dǎo)下，進(jìn)行了一項(xiàng)文獻(xiàn)綜述，系統(tǒng)性地總結(jié)了更年期如何重塑大腦，并揭示了這些變化與認(rèn)知、情緒癥狀的關(guān)聯(lián)。

研究團(tuán)隊(duì)通過系統(tǒng)性文獻(xiàn)回顧發(fā)現(xiàn)，更年期與大腦結(jié)構(gòu)發(fā)生顯著變化密切相關(guān)。首先，大腦中負(fù)責(zé)記憶和執(zhí)行功能的關(guān)鍵區(qū)域，如額葉皮質(zhì)、顳葉皮質(zhì)和海馬體，其灰質(zhì)體積會(huì)減少，這直接導(dǎo)致了言語(yǔ)記憶和視覺空間記憶能力的下降。其次，腦白質(zhì)高信號(hào)（white matter hyperintensities，通常指因血流減少導(dǎo)致的微小組織損傷）增多，尤其是在過早絕經(jīng)或頻繁經(jīng)歷潮熱的女性中更為普遍，這些病變會(huì)增加未來患中風(fēng)和癡呆癥的風(fēng)險(xiǎn)。不過，研究也帶來了一些希望：部分證據(jù)顯示，絕經(jīng)后灰質(zhì)體積可能部分恢復(fù)，這表明大腦具備一定的神經(jīng)可塑性來進(jìn)行自我修復(fù)和補(bǔ)償。此外，腦血管反應(yīng)性和能量代謝的改變也進(jìn)一步證實(shí)了更年期對(duì)神經(jīng)系統(tǒng)的深遠(yuǎn)影響。研究成果在 2025 年北美更年期協(xié)會(huì)（The Menopause Society）年會(huì)上公布。

針對(duì)神經(jīng)系統(tǒng)殘疾兒童的物理療法 Cuevas Medek Exercises 和 Dynamic Movement Intervention 日益流行，但其科學(xué)依據(jù)何在？由耶魯大學(xué)的 David Frumberg 及國(guó)際合作者 Ginny Paleg 等人組成的團(tuán)隊(duì)通過一篇評(píng)論性文章指出，這兩種療法不僅缺乏可靠的科學(xué)支持，還給患兒家庭帶來沉重的經(jīng)濟(jì)與倫理負(fù)擔(dān)。

研究團(tuán)隊(duì)通過系統(tǒng)性回顧文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，這兩種康復(fù)方法存在嚴(yán)重的證據(jù)缺陷。Cuevas Medek Exercises（CME）雖已應(yīng)用數(shù)十年，但支持其有效性的僅有少數(shù)個(gè)案報(bào)告和存在高度偏見的小型研究。而2021年才推出的 Dynamic Movement Intervention（DMI）證據(jù)基礎(chǔ)更為薄弱，僅有一篇會(huì)議摘要可查。因此，這兩種療法在循證醫(yī)學(xué)評(píng)級(jí)中均被列為 Sackett 5級(jí)（Sackett Level 5，即無有效證據(jù)）。更重要的是，它們的理論根植于過時(shí)的反射層級(jí)模型（reflex-hierarchical models），與現(xiàn)代運(yùn)動(dòng)學(xué)習(xí)科學(xué)所倡導(dǎo)的、以兒童主動(dòng)參與和功能目標(biāo)為導(dǎo)向的原則背道而馳。研究者強(qiáng)調(diào)，推廣這些未經(jīng)證實(shí)的療法是不道德的，家庭常為此支付高昂費(fèi)用，同時(shí)還可能犧牲孩子寶貴的教育和社交機(jī)會(huì)。他們呼吁治療師、專業(yè)機(jī)構(gòu)和保險(xiǎn)公司堅(jiān)守職業(yè)倫理，推廣基于現(xiàn)代神經(jīng)可塑性原理的循證干預(yù)措施。研究發(fā)表在 Pediatric Physical Therapy 上。

光學(xué)設(shè)備可區(qū)分來自大腦和頭皮的血流信號(hào)

如何準(zhǔn)確無創(chuàng)地測(cè)量大腦血流，同時(shí)排除頭皮信號(hào)的干擾，是神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域的一大難題。南加州大學(xué)神經(jīng)修復(fù)中心和加州理工學(xué)院的Charles Liu、Jonathan Russin、Simon Mahler等研究人員，通過一項(xiàng)創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)，成功驗(yàn)證了一種名為散斑對(duì)比光譜的光學(xué)技術(shù)能夠可靠地“看穿”頭皮，為中風(fēng)、腦損傷等疾病的監(jiān)測(cè)帶來了新希望。

研究團(tuán)隊(duì)使用了一種名為散斑對(duì)比光譜（speckle contrast optical spectroscopy, SCOS）的非侵入性技術(shù)，通過捕捉散射的激光來測(cè)量血流。為了解決長(zhǎng)期困擾該領(lǐng)域的頭皮信號(hào)干擾問題，研究者們?cè)O(shè)計(jì)了一個(gè)巧妙的實(shí)驗(yàn)方案。他們?cè)?0名參與者身上，通過暫時(shí)性地阻斷僅為頭皮供血的顳淺動(dòng)脈（superficial temporal artery），同時(shí)保持大腦血流不變。在此期間，他們利用一個(gè)多通道SCOS設(shè)備，在不同距離上采集光信號(hào)。結(jié)果清晰地表明，當(dāng)探測(cè)器與激光源的距離小于2.3厘米時(shí)，信號(hào)會(huì)因頭皮血流受阻而顯著減弱；而當(dāng)距離大于等于2.3厘米時(shí)，信號(hào)幾乎不受影響，證明了這部分信號(hào)主要來自大腦深處。這項(xiàng)研究首次在人類身上通過直接實(shí)驗(yàn)證據(jù)，證實(shí)了SCOS技術(shù)探測(cè)大腦血流的有效性，并為該技術(shù)的臨床應(yīng)用（如評(píng)估中風(fēng)風(fēng)險(xiǎn)和檢測(cè)創(chuàng)傷性腦損傷）提供了關(guān)鍵的優(yōu)化參數(shù)。研究發(fā)表在 APL Bioengineering 上。

定制化聲學(xué)神經(jīng)調(diào)節(jié)可有效緩解醫(yī)護(hù)人員壓力

醫(yī)護(hù)人員面臨著日益嚴(yán)峻的心理健康危機(jī)，迫切需要有效的干預(yù)措施。維克森林大學(xué)醫(yī)學(xué)院的 Charles H. Tegeler, Catherine L. Tegeler 等研究人員，通過一項(xiàng)隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，一種根據(jù)個(gè)人腦電波定制的閉環(huán)聲學(xué)神經(jīng)調(diào)節(jié)技術(shù)，能夠安全、快速地緩解醫(yī)護(hù)人員的壓力、焦慮和失眠癥狀。

該研究采用了一種名為Cereset Research的非侵入性神經(jīng)技術(shù)，它能夠近乎實(shí)時(shí)地監(jiān)測(cè)參與者的大腦活動(dòng)，并將其轉(zhuǎn)化為獨(dú)特的個(gè)性化音調(diào)。研究團(tuán)隊(duì)招募了144名承受中度至重度壓力的醫(yī)護(hù)人員，并將其隨機(jī)分為干預(yù)組和候補(bǔ)對(duì)照組。干預(yù)組在兩周內(nèi)接受了四次治療，每次約36分鐘，參與者只需閉眼放松，聆聽由自身腦電波產(chǎn)生的“回響”音調(diào)，引導(dǎo)大腦恢復(fù)平衡。六至八周后評(píng)估結(jié)果顯示，干預(yù)組的感知壓力量表（Perceived Stress Scale, PSS，一種衡量個(gè)體壓力感受的心理學(xué)工具）得分平均下降7.8分，而對(duì)照組僅下降1.2分，差異顯著。此外，干預(yù)組在焦慮、失眠、抑郁和疲勞等方面的癥狀也得到了顯著改善。這項(xiàng)簡(jiǎn)短的干預(yù)措施安全且耐受性良好，為支持高壓人群的心理健康提供了一種可擴(kuò)展的新方案。研究發(fā)表在 Global Advances in Integrative Medicine and Health 上。

同時(shí)吸食大麻和煙草或改變大腦“幸福分子”水平，加劇負(fù)面情緒

為何同時(shí)吸食大麻和煙草的人群往往報(bào)告更嚴(yán)重的抑郁和焦慮？麥吉爾大學(xué)道格拉斯研究中心的 Rachel A. Rabin 和 Romina Mizrahi 等人領(lǐng)導(dǎo)的一項(xiàng)研究，首次揭示了可能導(dǎo)致這一現(xiàn)象的分子機(jī)制，發(fā)現(xiàn)混合使用會(huì)顯著改變大腦內(nèi)源性大麻素系統(tǒng)的關(guān)鍵酶水平。

研究團(tuán)隊(duì)利用正電子發(fā)射斷層掃描技術(shù)，對(duì)13名年輕大麻使用者的大腦進(jìn)行了分析。參與者被分為兩組：8名僅吸食大麻者，以及5名同時(shí)吸食大麻和香煙者。研究聚焦于一種名為脂肪酸酰胺水解酶（Fatty acid amide hydrolase, FAAH）的物質(zhì)，這種酶負(fù)責(zé)分解大腦中的“幸福分子”——花生四烯乙醇胺（anandamide），后者在情緒和壓力調(diào)節(jié)中扮演重要角色。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，與僅吸食大麻的群體相比，混合使用者的黑質(zhì)和小腦腦區(qū)的FAAH水平顯著更高。這意味著混合使用者的“幸福分子”被更快地降解，導(dǎo)致其水平偏低，而此前的研究已證實(shí)低水平的花生四烯乙醇胺與焦慮、抑郁以及戒斷困難等不良后果密切相關(guān)。這項(xiàng)初步發(fā)現(xiàn)為理解混合使用為何加劇負(fù)面健康影響提供了首個(gè)直接的人類神經(jīng)生物學(xué)證據(jù)，并為未來開發(fā)針對(duì)大麻使用障礙的藥物療法指明了新的靶點(diǎn)。研究發(fā)表在 Drug and Alcohol Dependence Reports 上。

OpenAI 近日正式發(fā)布了其人工智能瀏覽器 ChatGPT Atlas，基于 Chromium內(nèi)核，Atlas 的推出旨在與現(xiàn)有的主流瀏覽器，特別是谷歌的 Chrome 和微軟的 Edge，形成直接競(jìng)爭(zhēng)。OpenAI 首席執(zhí)行官 Sam Altman 曾多次表達(dá)對(duì)瀏覽器領(lǐng)域的濃厚興趣，甚至在谷歌可能被迫出售 Chrome 時(shí)表達(dá)過潛在的收購(gòu)意愿。目前，ChatGPT Atlas 率先發(fā)布了 macOS 版本，并向 Free、Plus、Pro 和 Go 等所有用戶免費(fèi)開放，同時(shí)預(yù)告了 Windows、iOS 和 Android 版本的開發(fā)計(jì)劃。Atlas 的核心能力在于將強(qiáng)大的 ChatGPT 模型深度集成到用戶的瀏覽體驗(yàn)中，通過“Ask ChatGPT”側(cè)邊欄，AI 能夠“看到”用戶當(dāng)前瀏覽的頁(yè)面上下文，并直接提供問答支持或執(zhí)行任務(wù)，OpenAI 表示其目標(biāo)是構(gòu)建一個(gè)真正的超級(jí)助理，也就是能理解用戶世界并幫助其實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的智能伙伴。 

Atlas 集成了多項(xiàng)增強(qiáng)用戶效率的先進(jìn)功能，其中最引人注目的是內(nèi)置的 ChatGPT 記憶功能，它能夠調(diào)用過往的對(duì)話記錄、細(xì)節(jié)以及任務(wù)上下文，從而協(xié)助用戶更高效地完成新的目標(biāo)。此外，Atlas 還引入了瀏覽器記憶，允許 AI 記住用戶訪問過的網(wǎng)站內(nèi)容并在需要時(shí)重新調(diào)用，例如幫助用戶總結(jié)行業(yè)趨勢(shì)或查找歷史招聘信息。OpenAI 強(qiáng)調(diào)，用戶對(duì)所有記憶功能擁有完全控制權(quán)，可以隨時(shí)在設(shè)置中查看、清除或使用無痕模式來避免數(shù)據(jù)記錄。對(duì)于 Plus、Pro 和 Business 用戶，Atlas 還提供了智能體模式（Agent Mode）的預(yù)覽功能，該模式賦予了 AI 執(zhí)行復(fù)雜、多步驟任務(wù)的能力，如在線購(gòu)物或整理報(bào)告。鑒于智能體可能帶來的安全風(fēng)險(xiǎn)，OpenAI 特別部署了嚴(yán)格的安全措施：包括禁止在瀏覽器內(nèi)運(yùn)行代碼、下載文件或訪問本地文件系統(tǒng)。盡管研究人員已經(jīng)針對(duì)潛在攻擊進(jìn)行了數(shù)千小時(shí)的安全測(cè)試，但 OpenAI 仍提醒用戶保持警惕，謹(jǐn)慎提供敏感信息，并在處理重要任務(wù)時(shí)關(guān)注 ChatGPT 的執(zhí)行行為。

Claude 正式發(fā)布桌面應(yīng)用，深度集成操作系統(tǒng)

人工智能公司 Anthropic 近日正式發(fā)布了其大型語(yǔ)言模型 Claude 的官方桌面應(yīng)用程序，旨在將 AI 能力深度集成到用戶的日常操作系統(tǒng)層面。這一戰(zhàn)略舉措標(biāo)志著主流 AI 助手服務(wù)正從傳統(tǒng)的瀏覽器驅(qū)動(dòng)模式（Browser-Driven Model）向原生應(yīng)用集成模式（Native Application Integration Model）轉(zhuǎn)型，進(jìn)一步加劇了與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手在用戶工作流程中的核心競(jìng)爭(zhēng)。初期發(fā)布的版本主要針對(duì) macOS 系統(tǒng)用戶，重點(diǎn)突破了 AI 模型在復(fù)雜、跨應(yīng)用任務(wù)處理中的效率瓶頸。該桌面客戶端被設(shè)計(jì)為可常駐后臺(tái)，并可通過預(yù)設(shè)的全局熱鍵調(diào)用機(jī)制快速喚出，使得用戶能夠在不切換窗口、不中斷當(dāng)前工作流的情況下，即時(shí)獲取 Claude 的支持和分析。 

新應(yīng)用的核心功能圍繞增強(qiáng)上下文感知計(jì)算（Contextual Awareness Computing）和視覺輸入處理（Visual Input Processing）展開。其中，用戶可以直接通過截屏或共享窗口的方式，讓 Claude “實(shí)時(shí)查看”用戶正在處理的內(nèi)容，從而針對(duì)性地提供代碼建議、文檔摘要或數(shù)據(jù)分析。此外，文件拖放功能的強(qiáng)化，允許模型直接與本地文件、代碼編輯器、或數(shù)據(jù)庫(kù)等進(jìn)行高效連接與交互。這意味著 Claude 不再僅僅是一個(gè)純文本聊天界面，而成為了一個(gè)嵌入在操作系統(tǒng)內(nèi)部的智能輔助工具。通過這種深度整合，Anthropic 極大地提升了模型處理涉及本地?cái)?shù)據(jù)和即時(shí)視覺信息的復(fù)雜任務(wù)的能力，有望為專業(yè)用戶和開發(fā)者提供更高效、更直觀的人機(jī)交互體驗(yàn)。

ICCV 2025大獎(jiǎng)揭曉：CMU獨(dú)攬最佳論文，何愷明十年經(jīng)典再封神

國(guó)際計(jì)算機(jī)視覺大會(huì)（ICCV）2025于夏威夷檀香山圓滿落幕，本屆大會(huì)規(guī)?？涨埃彩盏匠^1.1萬(wàn)篇投稿，錄用論文超過2500篇，且超過一半的作者來自中國(guó)。大會(huì)的最高榮譽(yù)——最佳論文獎(jiǎng)（Marr Prize）授予了卡耐基梅隆大學(xué)團(tuán)隊(duì)，他們開創(chuàng)性地提出了BrickGPT（文本到3D生成技術(shù)），該方法能首次從文本描述直接生成物理穩(wěn)定、可實(shí)際建造的「積木結(jié)構(gòu)模型」。研究人員為此構(gòu)建了StableText2Brick數(shù)據(jù)集，并利用物理感知回滾機(jī)制，確保生成設(shè)計(jì)的穩(wěn)定性。此外，CMU團(tuán)隊(duì)還獲得了最佳論文榮譽(yù)提名，因其提出了一種由Lohmann透鏡和純相位空間光調(diào)制器組成的光學(xué)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了空間可變自動(dòng)對(duì)焦，打破了傳統(tǒng)鏡頭一次只能對(duì)一個(gè)平面清晰對(duì)焦的限制。在學(xué)生論文方面，以色列理工學(xué)院團(tuán)隊(duì)?wèi){借FlowEdit（用于文本圖像編輯的流模型）斬獲最佳學(xué)生論文獎(jiǎng)，該方法實(shí)現(xiàn)了免反演、模型無關(guān)的文本圖像編輯。 

兩年一度、表彰十年經(jīng)典貢獻(xiàn)的Helmholtz Prize（表彰對(duì)計(jì)算機(jī)視覺做出基礎(chǔ)性貢獻(xiàn)的十年經(jīng)典論文的獎(jiǎng)項(xiàng)）在今年被授予兩項(xiàng)里程碑式的工作。其中，何愷明、張祥雨、任少卿和孫劍在十年前發(fā)表的論文因提出PReLU（Parametric Rectified Linear Unit，參數(shù)化的修正線性單元，一種提升深度學(xué)習(xí)模型擬合效果的激活函數(shù)）而獲獎(jiǎng)，該研究使PReLU網(wǎng)絡(luò)在ImageNet（大規(guī)模視覺識(shí)別挑戰(zhàn)賽）分類數(shù)據(jù)集上的識(shí)別錯(cuò)誤率首次超越了人類水平。同期獲獎(jiǎng)的還有Ross Girshick的Fast R-CNN（快速區(qū)域卷積網(wǎng)絡(luò)，一種用于目標(biāo)檢測(cè)的高效算法）。其他重要獎(jiǎng)項(xiàng)方面，Azriel Rosenfeld終身成就獎(jiǎng)?lì)C發(fā)給了對(duì)計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域做出卓越貢獻(xiàn)的Rama Chellappa教授。本屆ICCV顯示出在「圖像和視頻合成和生成」等領(lǐng)域投稿量和錄用量均居榜首，成為當(dāng)前最熱門的研究方向。

全球大學(xué)正被AI浪潮席卷，學(xué)生是應(yīng)該擁抱技術(shù)變得更聰明，還是會(huì)因此停止思考？Nature的特寫文章探討了這一教育領(lǐng)域的重大挑戰(zhàn)。該文由Helen Pearson撰寫，綜合了包括清華大學(xué)王帥國(guó)和麻省理工學(xué)院Nataliya Kosmyna在內(nèi)的多位專家的研究與觀點(diǎn)，揭示了AI在高等教育中扮演的雙重角色及其對(duì)學(xué)生認(rèn)知能力的潛在影響。

AI在校園已無處不在，一項(xiàng)全球調(diào)查顯示86%的大學(xué)生在學(xué)業(yè)中頻繁使用AI。AI的價(jià)值與風(fēng)險(xiǎn)并存，構(gòu)成了一把雙刃劍。哈佛大學(xué)的一項(xiàng)隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)表明，使用定制AI導(dǎo)師的物理專業(yè)學(xué)生比僅由人類教師指導(dǎo)的學(xué)生學(xué)得更快更好。然而，令人擔(dān)憂的證據(jù)也隨之浮出水面。麻省理工學(xué)院的一項(xiàng)研究利用腦電圖監(jiān)測(cè)發(fā)現(xiàn)，完全依靠自己知識(shí)寫作的學(xué)生大腦區(qū)域連接模式最強(qiáng)，而使用ChatGPT輔助寫作的學(xué)生大腦連接性最弱，這表明他們的思維參與度較低，并且之后幾乎無法回憶起所寫內(nèi)容。清華大學(xué)的初步研究也亮起紅燈：使用AI工具的學(xué)生雖然在課后即時(shí)測(cè)試中得分更高，但在幾周后的測(cè)試中成績(jī)反而落后，這暗示了AI可能帶來一種“虛假的理解感”。面對(duì)AI的沖擊，全球高校對(duì)策不一：中國(guó)將其視為國(guó)家戰(zhàn)略，清華大學(xué)已構(gòu)建系統(tǒng)的AI教學(xué)架構(gòu)；而美國(guó)校園則普遍缺乏統(tǒng)一指導(dǎo)。文章發(fā)表在 Nature 上。

為解決大型語(yǔ)言模型微調(diào)成本高昂且易于過擬合的難題，加州大學(xué)圣地亞哥分校的 Peijia Qin、Ruiyi Zhang 和 Pengtao Xie 團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一種名為 BiDoRA 的新方法。該方法通過創(chuàng)新的雙層優(yōu)化框架，能夠使用極少的數(shù)據(jù)和算力高效定制AI模型，向著“AI民主化”邁出了重要一步。

研究團(tuán)隊(duì)提出了一種名為 BiDoRA（基于雙層優(yōu)化的權(quán)重分解低秩自適應(yīng)）的新型參數(shù)高效微調(diào)（Parameter-efficient fine-tuning, PEFT）方法。與現(xiàn)有技術(shù)如權(quán)重分解低秩自適應(yīng)（DoRA）同步優(yōu)化權(quán)重矩陣的幅度和方向不同，BiDoRA 創(chuàng)新地采用雙層優(yōu)化框架將二者解耦。具體而言，它在底層循環(huán)中使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)權(quán)重的“方向”，在上層循環(huán)中使用驗(yàn)證數(shù)據(jù)優(yōu)化權(quán)重的“幅度”。這種獨(dú)立的異步優(yōu)化機(jī)制有效緩解了過擬合風(fēng)險(xiǎn)，使模型的更新方式更接近理想的完全微調(diào)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表現(xiàn)優(yōu)異，在預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)性質(zhì)等任務(wù)中，BiDoRA 僅用幾百分之一的參數(shù)量就達(dá)到甚至超越了傳統(tǒng)方法的性能。例如，在預(yù)測(cè)肽能否穿過血腦屏障時(shí)，其參數(shù)量減少了326倍；在預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)熱穩(wěn)定性時(shí)，參數(shù)量減少了408倍，效果卻與完全微調(diào)相當(dāng)。這項(xiàng)研究發(fā)表在 Transactions on Machine Learning Research 上。

紙薄磁性肌肉問世，賦能折紙機(jī)器人醫(yī)療應(yīng)用

如何讓軟體機(jī)器人靈活運(yùn)動(dòng)且不受線纜束縛，是機(jī)器人領(lǐng)域的一大挑戰(zhàn)。北卡羅來納州立大學(xué)的 Xiaomeng Fang、Sen Zhang 及同事，針對(duì)這一問題開發(fā)了一種創(chuàng)新的3D打印技術(shù)，能夠制造出紙一樣薄的“磁性肌肉”。這項(xiàng)技術(shù)將高濃度的磁性顆粒與彈性體結(jié)合，為微型折紙機(jī)器人在醫(yī)療等領(lǐng)域的應(yīng)用帶來了突破。

研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一種包含高達(dá)75%重量比鐵磁顆粒的特殊打印墨水，并定制了一套結(jié)合紫外光與加熱平臺(tái)的雙重固化3D打印系統(tǒng)。該系統(tǒng)克服了高濃度磁性顆粒會(huì)阻擋固化光線的技術(shù)難題，成功打印出既柔韌又具備強(qiáng)大磁力的薄膜。研究人員將這種薄膜作為“肌肉”貼附在一種名為三浦折疊（Miura-Ori，一種能將大面積平面壓縮成極小體積的折紙技術(shù)）的結(jié)構(gòu)上，構(gòu)建了兩款原型機(jī)器人。第一款是用于治療胃潰瘍的藥物輸送機(jī)器人。在模擬胃部的實(shí)驗(yàn)中，它能通過外部磁場(chǎng)被精確引導(dǎo)至潰瘍點(diǎn)，隨后展開以覆蓋病灶并持續(xù)釋放藥物。第二款是爬行機(jī)器人，通過磁場(chǎng)的開關(guān)使其身體交替收縮和舒展，從而實(shí)現(xiàn)前進(jìn)，甚至能穿越高達(dá)7毫米的障礙物和在沙地等復(fù)雜地形上移動(dòng)。這項(xiàng)研究展示了軟體驅(qū)動(dòng)器和折紙結(jié)構(gòu)結(jié)合的巨大潛力。研究發(fā)表在 Advanced Functional Materials 上。

Refashion軟件：通過模塊化設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)可重構(gòu)的環(huán)保服裝

為應(yīng)對(duì)快時(shí)尚帶來的驚人浪費(fèi)，麻省理工學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室（MIT CSAIL）的 Rebecca Lin 與 Adobe 研究院的 Michal Luká? 和 Mackenzie Leake 合作，開發(fā)了一款名為 Refashion 的創(chuàng)新軟件。該系統(tǒng)通過模塊化設(shè)計(jì)理念，讓用戶能像搭積木一樣設(shè)計(jì)可輕松重組、調(diào)整和修復(fù)的環(huán)保服裝，旨在從源頭解決衣物浪費(fèi)問題。

研究團(tuán)隊(duì)的核心貢獻(xiàn)是一款名為 Refashion 的計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)工具，它將復(fù)雜的服裝設(shè)計(jì)簡(jiǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)化的模塊操作。用戶無需專業(yè)縫紉技能，只需在軟件界面上繪制簡(jiǎn)單的幾何形狀，或使用內(nèi)置的T恤、褲子等模板，就能構(gòu)建服裝的基本框架。該工具提供褶皺（pleat）、抽褶（gather）等多種塑形功能，用戶設(shè)計(jì)的模塊可以通過金屬按扣或魔術(shù)貼等可逆連接件進(jìn)行組裝，而非永久性的縫合。這意味著一條褲子可以輕松拆解并重組成一條連衣裙。為了實(shí)現(xiàn)材料的最優(yōu)利用，團(tuán)隊(duì)還開發(fā)了一種基于整數(shù)線性規(guī)劃（integer linear programming，一種數(shù)學(xué)優(yōu)化技術(shù)）的算法，能自動(dòng)將設(shè)計(jì)圖分解為最少的模塊組合。用戶完成設(shè)計(jì)后，還可以在不同體型的3D模型上進(jìn)行虛擬試穿。初步用戶研究證實(shí)，即便是新手也能在半小時(shí)內(nèi)完成一件可變換形態(tài)的服裝設(shè)計(jì)。

AI分析揭示健身應(yīng)用的負(fù)面心理影響

健身應(yīng)用旨在促進(jìn)健康，但其潛在的負(fù)面影響卻鮮為人知。來自倫敦大學(xué)學(xué)院的 Florence Sheen、Lucy Porter、Paulina Bondaronek 等研究人員利用人工智能分析了數(shù)萬(wàn)條社交媒體帖子，揭示了這些廣受歡迎的應(yīng)用可能給用戶帶來的羞愧、失望和動(dòng)力喪失等意想不到的心理后果。

研究團(tuán)隊(duì)采用了一種名為機(jī)器輔助主題分析（Machine-Assisted Topic Analysis, MATA）的創(chuàng)新方法，該方法結(jié)合了AI的強(qiáng)大數(shù)據(jù)處理能力與人類的深度定性分析。他們收集了社交平臺(tái)X上關(guān)于五款最盈利健身應(yīng)用的58,881條帖子，并篩選出其中13,799條表達(dá)負(fù)面情緒的內(nèi)容。AI首先自動(dòng)將這些海量數(shù)據(jù)歸納為六個(gè)核心主題，隨后研究人員對(duì)這些主題進(jìn)行深入解讀。分析發(fā)現(xiàn)，用戶的負(fù)面體驗(yàn)主要集中在幾個(gè)方面：應(yīng)用通過過于簡(jiǎn)化的算法量化現(xiàn)實(shí)世界的活動(dòng)，導(dǎo)致數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確；頻繁的技術(shù)故障和令人厭煩的通知也引發(fā)了用戶的反感。更重要的是，當(dāng)用戶無法達(dá)到算法設(shè)定的僵化目標(biāo)時(shí)，會(huì)產(chǎn)生強(qiáng)烈的羞愧感、失望感，并最終失去堅(jiān)持下去的動(dòng)力，導(dǎo)致他們不僅放棄了應(yīng)用，也放棄了本應(yīng)堅(jiān)持的健康行為。研究結(jié)果呼吁，應(yīng)用開發(fā)者應(yīng)超越單純的數(shù)字追蹤，轉(zhuǎn)向更注重心理學(xué)和用戶內(nèi)在動(dòng)機(jī)的設(shè)計(jì)。研究發(fā)表在 British Journal of Health Psychology 上。

新的研究表明人工智能聊天機(jī)器人系統(tǒng)性地違反心理健康倫理標(biāo)準(zhǔn)

當(dāng)人們?nèi)找嬉蕾嚾斯ぶ悄芰奶鞕C(jī)器人獲取心理健康支持時(shí)，其行為是否符合專業(yè)倫理規(guī)范？由布朗大學(xué)的 Zainab Iftikhar 領(lǐng)導(dǎo)，并與路易斯安那州立大學(xué)健康科學(xué)中心等機(jī)構(gòu)的研究者合作，一項(xiàng)新研究系統(tǒng)地評(píng)估了大型語(yǔ)言模型在心理咨詢中的表現(xiàn)。結(jié)果顯示，這些AI即使在特定指令下，仍會(huì)系統(tǒng)性地違反倫理標(biāo)準(zhǔn)，團(tuán)隊(duì)據(jù)此構(gòu)建了一個(gè)包含15項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)的倫理框架。

研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了長(zhǎng)達(dá)18個(gè)月的民族志研究，合作方包括三位持證臨床心理學(xué)家和七位同伴咨詢師。研究人員首先讓咨詢師與多個(gè)主流大型語(yǔ)言模型（包括GPT系列、Claude和Llama）進(jìn)行模擬咨詢，并要求AI使用認(rèn)知行為療法等循證技術(shù)。隨后，臨床心理學(xué)家對(duì)137個(gè)聊天會(huì)話記錄進(jìn)行評(píng)估，識(shí)別出系統(tǒng)性的倫理違規(guī)行為。研究發(fā)現(xiàn)AI咨詢師存在五大類問題：缺乏情境適應(yīng)性，提供“一刀切”的建議；治療協(xié)作不佳，過度主導(dǎo)對(duì)話并可能強(qiáng)化用戶的負(fù)面信念；營(yíng)造欺騙性同理心，使用“我理解”等話術(shù)制造虛假連接；存在不公平歧視，對(duì)邊緣化群體表現(xiàn)出偏見；缺乏安全與危機(jī)管理能力，對(duì)自殺意念等危機(jī)情況反應(yīng)冷漠。研究者強(qiáng)調(diào)，與人類治療師不同，目前尚無針對(duì)AI的問責(zé)機(jī)制，這可能對(duì)用戶造成實(shí)際傷害。該研究成果將在 AAAI/ACM Conference on Artificial Intelligence, Ethics and Society 上發(fā)表。