摘要：“先天与后天”之争长久以来是遗传学的核心问题，但传统研究难以剥离共享环境的影响。为了更精确地量化基因的作用，昆士兰大学的 Loic Yengo 与基因技术公司 Illumina 的 Kyle Farh 等研究人员，利用近35万人的全基因组数据，开展了同类研究中
脑科学动态
Nature：先天vs后天，迄今最大规模基因测序研究精确量化
Cell：破解5-HT1A受体之谜，为速效抗抑郁药开辟新路
掌握多种语言或可延缓衰老
决定孩子未来的不是父母性别，而是家庭压力管理
焦虑不只在神经元：大脑免疫细胞掌握情绪的“油门”与“刹车”
为何百岁老人癌症发病率更低？斯坦福研究找到生物学线索
可穿戴超声贴片问世：曲率可调，实现精准无创治疗
AI行业动态
ChatGPT“情商”大增：GPT-5.1发布，指令更听话，语气更温暖
AI驱动科学
Nature：谷歌AlphaProof模型：以强化学习攻克奥林匹克级数学难题
让视频扩散模型理解物理规律，从单帧图像生成科学现象演化
“感受”即“相信”：当触觉回归，虚拟世界才真正“活”过来
AI图像生成器虽精于美学，却难以遵循基本指令
呼吸更安心：创新设备可去除室内空气中94%的病原体
脑科学动态
Nature：先天vs后天，迄今最大规模基因测序研究精确量化遗传影响
“先天与后天”之争长久以来是遗传学的核心问题，但传统研究难以剥离共享环境的影响。为了更精确地量化基因的作用，昆士兰大学的 Loic Yengo 与基因技术公司 Illumina 的 Kyle Farh 等研究人员，利用近35万人的全基因组数据，开展了同类研究中规模最大的遗传度分析，成功解析了多种人类性状和疾病中遗传因素的贡献比例。
▷ 34 种复杂性状和疾病的遗传力估计。Credit: Nature (2025).
研究团队分析了来自英国生物银行（UK Biobank）的347,630名欧洲血统个体的全基因组测序数据，量化了34种复杂性状的遗传力（heritability，衡量遗传因素对群体中个体性状差异贡献程度的统计量）。研究发现，遗传因素平均可以解释人与人之间30%的性状差异，这一比例因性状而异，例如身高的遗传度高达74%，而生育能力仅为12%。与依赖亲属和双胞胎的传统方法相比，该研究更精确地区分了遗传与环境的影响。例如，传统方法估计遗传对体重指数（BMI）的影响为50%，而这项基于大规模无关个体基因组的研究将其修正为35%。该研究有效填补了长期存在的“缺失遗传力”之谜，证明WGS数据可以解释约88%的传统家系研究估算的遗传度。其中，罕见变异（rare variants，在人群中出现频率低于1%的基因变异）的贡献占20%，常见变异占68%。尤其重要的是，在罕见变异中，79%的遗传效应来自非编码区域，凸显了这部分基因组的关键作用。研究发表在 Nature 上。
#疾病与健康 #个性化医疗 #遗传力 #全基因组测序
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Wainschtein, Pierrick, et al. “Estimation and Mapping of the Missing Heritability of Human Phenotypes.” Nature, Nov. 2025, pp. 1–9. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-025-09720-6
Cell ：破解5-HT1A受体之谜，为速效抗抑郁药开辟新路
当前抗抑郁药物起效缓慢是临床治疗面临的重大挑战。中国科学技术大学的曹灿/王春玉、薛天/史逸铭团队与天津医科大学的陈贺团队合作，提出了一种基于信号通路选择性的快速抗抑郁新策略。他们通过解析关键受体结构，成功设计出一种能绕过药物负反馈机制的候选分子，在动物模型中实现了快速抗抑郁效果。
研究团队首先聚焦于5-羟色胺1A受体（5-HT1A receptor），该受体是现有药物的关键靶点，但它扮演着双重角色：位于海马体等区域的突触后异源受体（postsynaptic heteroreceptors）与Go蛋白偶联，能促进抗抑郁；而位于中缝背核的突触前自身受体（presynaptic autoreceptors）主要通过Gi3蛋白介导负反馈，抑制疗效。为实现精准激活，研究人员利用结构生物学技术，解析了5-HT1A受体与多种激动剂和不同G蛋白亚型复合物的精细结构，揭示了其信号通路选择性的分子机制。基于这些发现，团队理性设计了一种全新的候选激动剂TMU4142，它能优先激活Go蛋白通路，而对Gi3通路的激活能力很弱。在抑郁症小鼠模型中的测试结果令人振奋，TMU4142表现出显著且快速的抗抑郁样效果，且不会激活引起负反馈的自身受体。研究发表在 Cell 上。
#疾病与健康 #神经机制与脑功能解析 #心理健康与精神疾病 #药物设计
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Wang, Chunyu, et al. “Pathway-Selective 5-HT1AR Agonist as a Rapid Antidepressant Strategy.” Cell, vol. 0, no. 0, Nov. 2025. www.cell.com, https://doi.org/10.1016/j.cell.2025.10.022
掌握多种语言或可延缓衰老：大规模欧洲研究揭示多语能力的保护作用
掌握多种语言能否延缓衰老？来自都柏林圣三一学院、拉丁美洲脑健康研究所和巴斯克认知、大脑和语言中心的 Agustín Ibáñez, Lucia Amoruso, Hernan Hernandez 等研究人员领导了一项国际研究。他们通过对欧洲超过八万人的大规模数据分析，有力证实了多语能力是一项有效的保护因素，能显著减缓生物行为衰老的过程。
▷ 研究设计和分析流程。Credit: Nature Aging (2025).
该研究分析了来自27个欧洲国家的86,149名参与者的数据，创新性地采用人工智能模型构建了生物行为衰老时钟框架。通过综合分析个体的生理状况（如高血压、糖尿病）、认知能力和生活方式等多种特征，模型能够预测其生物年龄，并计算出与实际年龄的差距，即生物行为年龄差距（biobehavioral age gaps, BBAGs）。结果显示，多语能力对延缓衰老具有显著的保护作用。生活在普遍使用多种语言国家的人群，其经历加速衰老的可能性降低了2.17倍，而单语者出现早衰模式的风险则高出两倍以上。这种保护作用不仅在横断面和纵向分析中均得到证实，还表现出累积效应——掌握的语言越多，保护效果越强。这一发现为语言学习作为一种低成本、易于推广的公共健康策略提供了强有力的科学依据。研究发表在 Nature Aging 上。
#疾病与健康 #健康管理与寿命延长 #多语能力 #认知储备
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Amoruso, Lucia, et al. “Multilingualism Protects against Accelerated Aging in Cross-Sectional and Longitudinal Analyses of 27 European Countries.” Nature Aging, Nov. 2025, pp. 1–15. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s43587-025-01000-2
决定孩子未来的不是父母性别，而是家庭压力管理
长期以来，关于跨性别和非二元性别（TGNB）父母对子女发展影响的研究十分匮乏。为填补这一空白，宾夕法尼亚州立大学的 Samantha L. Tornello 及其同事进行了一项迄今为止该领域规模最大的研究，结果表明，影响儿童成长的关键是家庭过程而非父母的性别认同。
▷ 跨性别父母的学龄前儿童和学龄儿童在内化问题、外化问题和总体问题方面的得分均在正常范围内，远低于临床诊断标准。Credit: Infant and Child Development (2025).
该研究对138个拥有跨性别或非二元性别父母的家庭进行了调查，这些家庭的孩子年龄在1到12岁之间。研究人员通过标准化的问卷评估了父母的育儿压力、抑郁症状、社会支持以及育儿技巧，并由父母报告了孩子的行为表现。结果显示，这些孩子的内化行为（internalizing behaviors，如焦虑和抑郁）和外化行为（externalizing behaviors，如攻击性和违纪）水平均处于典型的亚临床范围，与普通儿童无异。进一步分析发现，父母的性别认同与其子女的行为问题之间没有关联。唯一能够稳定预测儿童行为适应性的是育儿压力。一个值得关注的现象是，尽管TGNB父母群体报告了更高水平的抑郁症状（可能源于社会歧视），但这种负面情绪并未传导给孩子，这表明他们可能采取了更具韧性的育儿方式，有效缓冲了外部压力对孩子的影响。研究发表在 Infant and Child Development 上。
#疾病与健康 #心理健康与精神疾病 #家庭研究 #性别认同
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Tornello, Samantha L., et al. “Parenting Stress, Rather Than Gender Identity, Predicts Child Adjustment Among Children of Nonbinary and Binary Transgender Parents.” Infant and Child Development, vol. 34, no. 5, 2025, p. e70051. Wiley Online Library, https://doi.org/10.1002/icd.70051
焦虑不只在神经元：大脑免疫细胞掌握情绪的“油门”与“刹车”
焦虑症的发病机制长期以来是神经科学的难点。犹他大学健康中心的Donn A. Van Deren和Mario R. Capecchi团队通过一项开创性研究发现，大脑中的免疫细胞——小胶质细胞，而非神经元，在焦虑调节中扮演核心角色，揭示了两种亚群分别作为焦虑“加速器”和“刹车”的机制。
▷ 小鼠脑内移植的小胶质细胞（黄色分支状结构）的荧光显微镜图像。红色标记基因编辑的移植小胶质细胞，绿色标记称为巨噬细胞的免疫细胞，蓝色标记细胞核。Credit: Donn Van Deren, Ph.D.
研究团队采用了一种独特的细胞移植策略，利用基因工程培育出完全缺乏自身小胶质细胞的小鼠作为受体，然后将不同谱系的纯化小胶质细胞（microglia）移植入其脑内。实验鉴定了两个功能对立的细胞亚群：非Hoxb8型小胶质细胞表现为“加速器”，当小鼠体内仅存在此类细胞时，它们会表现出强烈的焦虑和病理性过度理毛（pathological overgrooming）；相反，Hoxb8型小胶质细胞则充当“刹车”，能够有效抑制焦虑反应。
在健康状态下，这两类细胞共同构成一个二元平衡系统，根据环境变化调节小鼠的焦虑水平。研究进一步通过光遗传学验证了这一模型，发现人为激活非Hoxb8型细胞可诱发焦虑，而Hoxb8型细胞的存在能抵消这种影响。此外，数据表明Hoxb8基因突变不仅导致“刹车”功能缺失，还引发了病理性的功能获得。研究发表在 Molecular Psychiatry 上。
#疾病与健康 #神经机制与脑功能解析 #心理健康与精神疾病 #小胶质细胞 #焦虑
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Van Deren, Donn A., et al. “Defective Hoxb8 Microglia Are Causative for Both Chronic Anxiety and Pathological Overgrooming in Mice.” Molecular Psychiatry, Sept. 2025, pp. 1–14. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41380-025-03190-y
为何百岁老人癌症发病率更低？斯坦福研究找到生物学线索
癌症风险真的会无限随年龄增长吗？针对极高龄人群癌症发病率下降的谜题，斯坦福大学的 Emily G. Shuldiner、Monte M. Winslow 和 Dmitri A. Petrov 等研究人员通过小鼠实验，首次确凿地证明了衰老过程本身具有抑制癌症发生和发展的能力，挑战了传统认知。
▷ 对转染了 Lenti-sgInert/Cre 或 Lenti-sgPten/Cre 载体的年轻和老年 KT;H11 LSL-Cas9 小鼠肿瘤肺细胞进行单细胞 RNA 测序 (scRNA-seq)。为了富集癌细胞，通过荧光激活细胞分选 (FACS) 将全肺单细胞悬液分为癌细胞组分和包含所有其他活细胞的混合组分。Credit: Nature Aging (2025).
研究团队在年轻和年老小鼠体内诱导了相同的KRAS基因驱动的肺癌。15周后发现，年轻小鼠的肿瘤负荷（tumor burden）是年老小鼠的三倍，其肿瘤数量更多、生长也更快。为了探究其分子机制，研究人员利用CRISPR/Cas9技术系统性地使抑癌基因失效，发现年龄显著影响了基因突变的效果。特别是，当一个关键的抑癌基因PTEN被灭活时，其在年轻小鼠中引起的促癌效应远比在年老小鼠中强烈。进一步的单细胞转录组分析揭示，即使在癌变后，源自年老小鼠的癌细胞依然保留着“衰老”的基因表达特征，而PTEN的失活会使这些癌细胞变得更“年轻”。这一发现表明，衰老带来的某些细胞和分子层面的变化，反而构筑了一道天然的抗癌屏障。研究发表在 Nature Aging 上。
#疾病与健康 #其他 #衰老 #癌症
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Shuldiner, Emily G., et al. “Aging Represses Oncogenic KRAS-Driven Lung Tumorigenesis and Alters Tumor Suppression.” Nature Aging, Nov. 2025, pp. 1–16. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s43587-025-00986-z
可穿戴超声贴片问世：曲率可调，实现精准无创治疗
传统可穿戴超声传感器因功率低、形态固定，难以用于治疗。韩国科学技术院（KAIST）的Hyunjoo Jenny Lee, Sang-Mok Lee, Xiaojia Liang等人，开发了一款新型柔性超声传感器。它创新地实现了形态在柔性与刚性间的可控转换，能够完美贴合身体并进行精准的无创治疗。
▷ Credit: npj Flexible Electronics (2025).
该设备的核心是一种“柔性到刚性”（flex-to-rigid, FTR）的电容式微机械超声换能器（capacitive micromachined ultrasonic transducer, CMUT），它将刚性硅基板与柔性弹性体桥相结合，兼顾了高声功率输出和机械柔韧性。其形态可调的关键在于内部集成的低熔点合金（low-melting-point alloy, LMPA）。通过电流产生的焦耳热，合金熔化，使贴片变得柔软、可自由弯曲以贴合人体部位；断电冷却后，合金重新凝固，将传感器锁定在特定曲率，从而实现超声能量的精准聚焦，无需复杂的波束形成电子设备。实验证明，该设备的声输出达到了低强度聚焦超声（low-intensity focused ultrasound, LIFU）的水平，足以产生治疗效果而不损伤组织。在对关节炎小鼠模型的测试中，研究团队使用该贴片对脾脏进行无创刺激，成功减轻了炎症反应并改善了小鼠的活动能力。由于该技术与半导体工艺兼容，未来有望实现大规模生产。研究发表在 npj Flexible Electronics 上。
#疾病与健康 #个性化医疗 #可穿戴设备 #超声治疗
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Lee, Sang-Mok, et al. “Flexible Ultrasound Transducer Array with Statically Adjustable Curvature for Anti-Inflammatory Treatment.” Npj Flexible Electronics, vol. 9, no. 1, Oct. 2025, p. 107. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41528-025-00484-7
AI 行业动态
ChatGPT“情商”大增：GPT-5.1发布，指令更听话，语气更温暖
OpenAI近日深夜发布了GPT-5系列的重要更新，推出了GPT-5.1 Instant和GPT-5.1 Thinking两款模型。OpenAI方面表示，出色的人工智能不仅需要聪明（Intelligent），更要让用户在对话中感到愉悦（Pleasurable），这意味着公司开始将重点放在模型的“沟通风格”和“情商”上。公司首席执行官Sam Altman称赞这是一次“不错的模型升级”。其中，GPT-5.1 Instant作为ChatGPT最常用的模型，被描述为更温暖、更智能且更善于遵循指令的模型。早期的测试显示，该模型在指令执行能力上得到显著增强，能够更可靠地遵循用户设定的限制，例如要求“始终用六个字回复”。此外，GPT-5.1 Instant还引入了自适应推理（Adaptive Reasoning，一种让模型自行决定是否需要额外“思考”来解决复杂问题的机制），在面对更具挑战性的任务时，能够提供更全面、准确的答案，这使得其在数学（如AIME 2025）和编程（如Codeforces）等评测中的表现显著提升。
与此同时，面向高级推理任务的GPT-5.1 Thinking模式也获得了升级，旨在提高其在日常使用中的效率和易理解性。该模型现在能更精准地根据问题调整思考时间，在处理复杂问题时投入更多时间，而对于简单问题则能更快响应。更关键的是，为了提升可用性，GPT-5.1 Thinking的响应更加清晰、使用的专业术语更少，并致力于减少未定义专业词汇的输出，这在解释技术概念时尤其重要。此外，该模型的默认语气也变得更加温暖和富有同理心。OpenAI宣布，GPT-5.1 Instant和GPT-5.1 Thinking将从即日起逐步向付费用户（Pro、Plus、Go、Business等）推出，随后覆盖免费用户。API方面，两款模型将在本周晚些时候上线，并都支持自适应推理。OpenAI承诺，将为付费订阅用户预留三个月的过渡期，在此期间仍可通过旧版下拉菜单使用GPT-5，确保用户有充足时间进行评估和适应，从而实现平稳过渡。
#GPT51 #OpenAI #自适应推理 #情感智能 #大语言模型
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AI 驱动科学
Nature：谷歌AlphaProof模型：以强化学习攻克奥林匹克级数学难题
如何让AI具备严谨的数学推理能力，一直是人工智能领域的重大挑战。谷歌DeepMind的Thomas Hubert, David Silver等研究人员为此开发了名为AlphaProof的AI智能体，它通过创新的强化学习方法，在2024年国际数学奥林匹克竞赛（IMO）上取得了相当于银牌的成绩，标志着AI在顶级数学推理领域取得了历史性突破。
AlphaProof的核心思想是将复杂的数学证明过程转化为一个AI可以反复训练的“游戏”。研究团队基于Lean定理证明器（Lean theorem prover）构建了一个强化学习环境，智能体通过选择策略来推进证明。该系统的关键突破在于解决了训练数据的瓶颈。团队利用Gemini 1.5 Pro开发了一套自动形式化系统，将约100万道自然语言数学题转换成约8000万道形式化问题，构建了史上最大的数学证明训练集。在主训练阶段，AlphaProof通过类似AlphaZero的循环，在海量问题上不断尝试与学习。而面对IMO级别的顶级难题，系统会启用一种名为测试时强化学习的特殊机制，即围绕一道难题生成数十万个相关变体问题，并专门训练一个“专家模型”来集中攻克。凭借这一架构，AlphaProof在2024年IMO中成功解决了包括最难题在内的三道非几何题，首次让人工智能站上了IMO的领奖台。研究发表在 Nature 上。
#AI驱动科学 #自动化科研 #强化学习 #数学证明
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Hubert, Thomas, et al. “Olympiad-Level Formal Mathematical Reasoning with Reinforcement Learning.” Nature, Nov. 2025, pp. 1–3. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41586-025-09833-y
让视频扩散模型理解物理规律，从单帧图像生成科学现象演化
现有视频生成模型难以模拟流体、气象等科学现象，常生成违背物理规律的视频。来自东方理工大学与上海交通大学的 Qinglong Cao, Ding Wang, Xirui Li, Yuntian Chen, Chao Ma, Xiaokang Yang 等研究人员，提出了一种新框架，通过教会视频扩散模型理解潜在的科学知识，使其仅凭单帧初始图像就能生成符合物理规律的完整动态演化过程。
该方法的核心是三步走的“知识引导”策略。首先，模型从单帧图像中提取两种互补的潜在知识：通过掩码自编码器（Masked Autoencoder, MAE）捕捉流场边界等静态结构，并通过光流预测网络（Optical Flow Predictor, OFP，一种用于捕捉物体运动模式的工具）捕捉流体方向等动态趋势。其次，由于科学现象难以用语言描述，研究团队创新地设计了一种伪语言提示生成机制。它利用CLIP模型的跨模态能力和四元数网络（Quaternion Network），将提取的视觉知识特征转化为扩散模型能“听懂”的引导信号，巧妙地绕开了文本提示的限制。最后，这些包含物理知识的信号被注入主流视频扩散模型中，通过低秩自适应进行训练，引导模型生成物理上连贯的视频。在流体模拟和真实台风数据的实验中，新模型的表现远超传统模型，不仅视觉上更真实，避免了风眼逆转等错误，并且在涡度判据误差等物理一致性指标上实现了数量级的提升。该研究已被人工智能顶会 AAAI 2026 接收。
#AI驱动科学 #预测模型构建 #计算模型与人工智能模拟 #视频生成
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Cao, Qinglong, et al. “Teaching Video Diffusion Model with Latent Physical Phenomenon Knowledge.” arXiv:2411.11343, arXiv, 19 Nov. 2024. arXiv.org, https://doi.org/10.48550/arXiv.2411.11343
“感受”即“相信”：当触觉回归，虚拟世界才真正“活”过来
为解决虚拟现实与假肢技术中因缺乏触觉反馈而导致的“具身感”不足问题，阿尔伯塔大学的 Craig S. Chapman, Ewen Lavoie 及 Jacqueline S. Hebert 等研究人员进行了一项研究。他们通过在VR环境中操控触觉反馈，揭示了触觉对眼手协调和具身感的关键影响，并首次提出了一种利用眼动追踪来客观量化主观具身感的新方法。
▷ 在两种条件下，参与者在互动过程中分别看到虚拟手和真实手。在无触觉条件下，参与者看到（a）虚拟手，并佩戴（b）VR 追踪手套，但没有实际的意大利面盒。在触觉条件下，参与者看到（c）虚拟手，并佩戴（d）VR 追踪手套，同时触摸一个真实的意大利面盒。Credit: Scientific Reports (2025).
研究团队设计了一个巧妙的VR实验，参与者佩戴追踪设备在虚拟环境中抓取一个盒子。实验分为两种情况：一种情况下只有虚拟盒子，无任何物理接触；另一种情况下则有一个与虚拟盒子完全重合的真实盒子，提供完整的触觉反馈（haptic feedback）。通过高精度眼动追踪，研究人员发现，在没有触觉反馈时，参与者的目光在手与物体交互后会长时间“锁定”在物体上，这与现实世界的自然行为相悖。然而，一旦引入真实的物理接触，参与者的眼手协调（eye-hand coordination）模式便恢复正常，目光会迅速解放出来，提前扫视下一个目标。更重要的是，研究首次证实，这种客观的眼动行为变化与用户主观报告的具身感（embodiment，即感觉虚拟肢体是自己身体一部分的体验）高度相关。这一发现为评估和优化VR体验及假肢设计提供了一种全新的客观量化指标，证明了触觉是连接虚拟与现实、实现真正沉浸感的关键。研究发表在 Scientific Reports 上。
#认知科学 #跨学科整合 #虚拟现实 #具身感知
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Lavoie, Ewen, et al. “How a Lack of Haptic Feedback Affects Eye-Hand Coordination and Embodiment in Virtual Reality.” Scientific Reports, vol. 15, no. 1, July 2025, p. 25219. www.nature.com, https://doi.org/10.1038/s41598-025-10319-0
AI图像生成器虽精于美学，却难以遵循基本指令
生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence, GAI）能否真正理解并描绘我们所想？来自洛林大学、列日大学和法国社会科学高等研究院的Enzo D'Armenio, Maria Giulia Dondero, Adrien Deliège, Alessandro Sarti等人组成的研究团队，对Midjourney和DALL·E进行了深入测试，发现这些工具虽能创造出惊艳的视觉效果，却在理解和执行基本指令上存在严重缺陷。
该研究采用符号学（semiotics，研究符号和意义的学科）结合计算机科学的跨学科方法，向Midjourney和DALL·E提交了一系列具体指令。结果显示，AI在处理否定概念时尤为困难，例如当被要求画“一只没有尾巴的狗”时，它们要么画出有尾巴的狗，要么用画框遮挡尾部。同样，它们也难以处理复杂的空间关系、动作的起始与结束等时间序列。例如，指令“战斗”可能被错误地呈现为舞蹈场景。研究还揭示了不同模型的特性：Midjourney偏爱美学渲染，有时会为此牺牲准确性；而DALL·E则提供更强的构图控制，但在物体数量或方向上表现出更大的不稳定性。研究人员强调，这些AI是基于统计的，其输出结果严重依赖于训练数据和设计者的设定，这可能导致视觉刻板印象的再现与强化。研究发表在 Semiotic Review 上。
#大模型技术 #计算模型与人工智能模拟 #跨学科整合 #生成式AI
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D’Armenio, Enzo, et al. “For a Semiotic Approach to Generative Image AI: On Compositional Criteria.” Semiotic Review, Apr. 2025. semioticreview.com, https://doi.org/10.71743/ee5nrx33
呼吸更安心：创新设备可去除室内空气中94%的病原体
为解决室内空气传播疾病的难题，不列颠哥伦比亚大学的 Mojtaba Zabihi, Sunny Li, Joshua Brinkerhoff 等研究人员，针对现有通风系统舒适度差、效率低等痛点，开发了一种创新的“感应-去除”空气净化装置。通过计算机模拟，该设备被证实能高效捕获并清除呼出的病原体，为改善诊所、教室等共享空间的空气质量提供了新方案。
▷ 新型气溶胶感应去除装置。Credit: Building and Environment (2025).
研究团队提出了一种“感应-去除”（induction-removal）新概念，其核心是一个“喷射-沉流”（jet-sink）系统。该系统并非像传统设备那样直接向人吹送高速洁净空气，而是利用一股温和的喷射气流在使用者周围形成一个可控的气流场，主动将呼出的带病原体气溶胶（aerosols）引导至一个抽吸口进行捕获和净化。为了验证其效果，团队采用计算流体动力学（CFD，一种利用计算机模拟流体流动现象的技术）模拟了一个30分钟的诊室咨询场景。结果显示，该创新设备能去除高达94%的呼出病原体，将感染概率降至仅9.5%。相比之下，传统个人通风系统的感染概率为47.6%，而标准房间通风系统则高达91%。更重要的是，当使用者移动位置时，传统系统效率会骤降，而新设计依然能保持高效，解决了现有技术的关键痛点，兼顾了高效防护、舒适体感与使用灵活性。研究发表在 Building and Environment 上。
#疾病与健康 #预测模型构建 #室内空气质量 #空气传播
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Zabihi, Mojtaba, et al. “A Novel Aerosol Induction-Removal System for Mitigating Airborne Disease Transmission in Shared Indoor Environments.” Building and Environment, vol. 286, Dec. 2025, p. 113569. ScienceDirect, https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2025.113569
来源：博识雅士
