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大腦「認知樂高」揭示人類學習效率之謎
普林斯頓大學研究人員發現，大腦利用模組化的「認知樂高」神經模式來組合既有知識以應對新任務，這為解決 AI 的災難性遺忘問題提供了潛在藍圖。
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哈佛 Kreiman 尋求 1 億美元建 AI 記憶技術
哈佛大學分拆出新 AI 實驗室，由 Kreiman 領導，正洽談籌資 1 億美元。該實驗室目標開發讓人類「記住一切」的技術。此項目融合神經科學與 AI。
Bexorg 成功「復活」700 顆人腦用於藥物測試
Bexorg 利用 BrainEx 系統恢復離體人腦的細胞活性，為神經系統疾病藥物測試提供平台。公司強調這些大腦不具備意識，僅用於代謝與藥理學研究。
Allen Institute 啟動 2 億美元 Brain Health Accelerator 計畫
Allen Institute 啟動了一項名為 Brain Health Accelerator 的 2 億美元計畫，旨在開發針對神經退化性疾病的基因療法。這是該組織首次利用其龐大的大腦圖譜數據，轉向直接治療疾病的策略。
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神經科學在記憶操控與編輯領域的突破
研究人員正在探索透過鎖定特定腦細胞來操控甚至刪除創傷記憶的方法。儘管目前僅限於動物模型，但這些發現為未來治療PTSD及其他記憶相關障礙提供了潛在方向。
NERVE：用於腦部連接性分析的網路感知雙線性標記化
NERVE 是一個自我監督學習框架，透過將矩陣劃分為網路感知區塊來改善腦部功能連接性 (FC) 的表示。它利用結構化雙線性分解來保留網路識別，同時將計算複雜度從二次方降低至線性。
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大廠強制AI使用，淪為形式主義？
中國大廠以Token消耗與程式碼比例等指標強制員工使用AI，員工反用AI作弊應付考核。中歐教授王安智引斯坦福與MIT研究指出，將AI視為「工具」會降低腦部活性與技能養成，主張視為「隊友」才能真正提升。此舉恐犧牲長期創新換短期效率。
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「三體」照進現實，科學家首次喚醒冷凍的「大腦」
德國研究團隊以玻璃化冷凍成年小鼠海馬體切片至-196℃，解凍後恢復 LTP 等關鍵功能。此 PNAS 研究克服脫玻璃化問題，保留神經興奮性與突觸可塑性。建基於數十年冷凍保存進展，邁向器官銀行。
影片・音聲視聽時的「腦反應」預測──Meta開發的腦活動預測AI「TRIBE v2」的可能性
Meta研究人員發表TRIBE v2，一個從影片、音聲與語言刺激預測人類腦活動的基盤模型。論文「A foundation model of vision, audition, and language for in-silico neuroscience」探討其潛力。它實現無需人類受試者的虛擬神經科學實驗。