追问daily | 类脑硬件新突破；奖励过多可能导致大脑在压力下崩溃；Oracle推出全球首个Zettascale云计算集群

蒙纳士大学与日本RIKEN脑科学中心团队合作，研究了经颅直流电刺激（tDCS）对神经元活动和认知功能的影响。tDCS作为一种非侵入性技术，已经广泛应用于治疗抑郁症、成瘾等多种疾病。然而，tDCS的作用机制和安全性尚不明确。

研究人员进行了为期五年的实验，通过在猕猴执行认知任务时记录其背外侧前额皮质（dlPFC）的神经元活动，探讨tDCS对神经活动和认知行为的影响。结果表明，tDCS能够减少猕猴在任务中神经元活动的变异性，增强其对特定事件的响应。这一过程并未改变神经元的基线活动，也未导致癫痫样活动。研究发现，tDCS不仅仅是通过改变皮层兴奋性来影响神经元活动，而是通过更加复杂的机制，调节神经元在不同任务阶段的活动。这一研究为临床上更有效和安全地应用tDCS提供了重要依据。研究发表在 Brain 上。

torsinA蛋白调控神经元核孔生成的空间分布，影响神经发育

DYT1肌张力障碍（DYT1 dystonia）是一种由torsinA突变引起的罕见运动障碍。由德州西南医学与密歇根大学的合作开展的研究，揭示了torsinA蛋白在神经元发育中核孔复合体（NPCs）的作用。

研究人员通过在动物模型中删除torsinA基因，发现其缺失会导致神经元核膜上的NPC异常聚集，且分布不均。进一步的实验表明，虽然NPC的数量没有显著变化，但其在核膜上的定位发生了显著改变。研究团队还通过开发带有荧光标记的Nup107-HaloTag小鼠，直接观测了神经元中的NPC分布，并发现NPC的错误定位导致了核膜异常膨胀区域（blebs）的形成。该现象与DYT1肌张力障碍患者的症状出现时间一致，说明torsinA蛋白在神经元早期发育中的关键作用可能与该病症相关。研究发表在Nature Cell Biology上。

在高压情况下，人们常会出现“失常”的现象，即无法在关键时刻发挥最佳表现。卡内基梅隆大学的Sara Pecchia和匹兹堡大学的Aaron Batista领导的科研团队，通过对恒河猴的实验，首次揭示了这一现象背后的神经机制。

该研究通过训练恒河猴完成一项困难的手部到达任务，奖励金额从小到大不等，并记录它们在任务中大脑运动皮层中的神经活动。当奖励过高时，猴子们的表现反而会下降。研究发现，奖励信号和运动准备信号在大脑中相互作用，导致神经活动增强并进入最佳表现区域，但当奖励过大时，神经信号反而分散开，导致运动准备不佳。这种现象被称为“压力下失常”。研究表明，当大脑因高奖励而过度自我监控时，表现会下滑。此发现对人类应对压力的策略有重要启示，适当控制自我意识和保持轻松的状态有助于防止失常。研究发表在Neuron期刊上。

雄性与雌性小鼠处理威胁时的大脑回路差异显著

由麦吉尔大学的Rosemary Bagot领导的研究团队，发现了雄性和雌性小鼠在处理威胁时的大脑回路存在显著差异。虽然两性的小鼠在面对威胁时表现相似的行为反应，但它们所使用的大脑回路却不相同。这一发现为未来研究性别对精神疾病风险的影响提供了新方向。

研究人员通过训练小鼠分辨威胁提示和安全提示，观察了它们大脑中不同区域的活动。研究发现，雄性小鼠主要依赖来自腹侧海马区的神经通路来处理威胁信息，而雌性小鼠则更多依赖来自内侧前额叶皮层到伏隔核的通路。此外，研究还揭示了雌性小鼠的大脑回路对威胁和非威胁提示的处理存在不同的反应方式。通过使用化学遗传学技术抑制特定通路，研究发现了雄性和雌性小鼠在抑制奖励驱动行为方面的双重解离现象。这表明，尽管它们的行为表现相似，但不同性别的大脑在处理相同问题时使用了不同的策略，这可能影响它们对压力的易感性及对治疗的反应方式。研究发表在 Nature Neuroscience 上。

阿尔茨海默病与四重复tau病（4R tauopathy）的症状相似，常导致误诊。为解决这一问题，德国慕尼黑大学医院的Professor Matthias Brendel领导的研究团队开发出了一种新的生物标志物算法。

研究通过分析64名阿尔茨海默病患者、82名疑似四重复tau病患者（进行性核上性麻痹或皮质基底综合征）和19名健康对照者的脑脊液和PET成像数据，提出了一种新的诊断算法。研究发现，阿尔茨海默病患者的脑脊液中p-tau181水平升高，PET成像显示皮质区域的tau蛋白沉积增强，而四重复tau病患者的p-tau181水平正常，但PET显示皮质下区域的tau沉积增加。

该研究还发现，阿尔茨海默病患者的后皮质区域血流减少，进一步提示神经损伤。这一组合算法使得阿尔茨海默病与四重复tau病的诊断更加精确，有助于个性化治疗的制定。研究结果发表在Alzheimer's & Dementia期刊上。

大规模基因突变揭示神经精神障碍的遗传根源

由美国国立精神卫生研究所发起的SSPsyGene联盟，联合罗格斯大学和芝加哥大学在内的多家研究机构，致力于揭示神经发育和精神障碍（NPD）的遗传机制。他们开发了一种高效的大规模基因突变技术，通过在人类干细胞中突变250个NPD高风险基因，以期为未来的神经科学和精神病学研究提供重要资源。

该研究利用细胞碱基编辑（CBE）技术，针对23个NPD相关基因在人类诱导多能干细胞（hiPSCs）中引入功能缺失（LoF）突变。通过引入提前终止密码子（iSTOP），这些基因的信使RNA被无义介导降解（NMD），或其蛋白质发生截断。研究团队成功生成了22个NPD风险基因的突变细胞系，并通过RNA测序验证了其多能性和染色体完整性。在该过程中，三个精神分裂症风险基因SETD1A、TRIO和CUL1表现出仅有杂合突变，暗示这些基因对细胞生长至关重要。此外，CUL1突变导致神经突触分支和突触密度显著下降。这项研究为研究NPD的遗传机制提供了强大的资源，并且可以帮助开发更好的治疗手段。研究发表在 Stem Cell Reports 上。

OpenAI近日推出了一款名为o1的新型大语言模型，采用强化学习技术进行训练，具备出色的复杂推理能力。与以往模型不同，o1能够在回答用户问题之前进行深度的内在思考，展现出更强的逻辑推理水平。

o1在多项高难度基准测试中表现出色。其在编程竞赛中排名高达89百分位，并在美国数学奥林匹克竞赛（AIME）预选中跻身美国前500名。此外，在物理、生物和化学领域的博士水平问题上，o1的准确度超过了人类专家。尽管当前版本的模型使用尚未完全简化，OpenAI已经发布了o1-preview版供开发者和API用户试用。

o1的训练过程依赖于大规模的强化学习算法，能够通过“链式思维”逐步解决复杂问题。与预训练的语言模型不同，o1的推理性能随着计算资源的增加和训练时间的延长而持续提升。在推理密集的任务中，它大幅优于GPT-4o，并在众多考试和机器学习基准上展现出显著进步。

随着AI技术的发展，机器人正在逐步提升其执行复杂任务的能力。近日，科研团队发布了两项全新研究，展示了机器人灵巧度的重大进展。新系统ALOHA Unleashed与DemoStart分别在双臂操作和多指手控制方面取得了突破。

ALOHA Unleashed的双臂机器人首次实现了包括系鞋带、悬挂衣物、修复机器人等复杂操作。该系统基于ALOHA 2平台，利用远程操作收集示范数据，通过扩散方法预测机器人的行为，从而减少示范次数。通过该系统，机器人能够以高精度执行新任务，显著提高了工作效率。

与此同时，DemoStart系统则专注于通过模拟学习提高多指机器人的操作能力。利用强化学习算法，DemoStart成功地在虚拟环境中学会了复杂任务，例如重新调整方块位置、拧紧螺母等。更令人瞩目的是，该系统只需要极少的模拟演示便能实现近乎零次试错的知识转移，帮助机器人在现实环境中以高成功率完成任务。