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Demis Hassabis宣布，人工智能现可通过脑扫描重建梦境，并预测未来几年内将出现科幻级设备。
科学家首次记录双语者大脑中的单个神经元，发现大脑并非通过共享神经元翻译词汇，而是将每种语言组织成具有相同结构的语义几何地图，类似于大语言模型中的向量空间同构。
微软研究院及其合作者提出了生成式因果测试（GCT），该方法将黑盒脑预测模型提炼为可测试的解释，并通过fMRI实验进行验证，揭示了特定脑区对语言概念的反应。
本文介绍了CALHippo，一个利用最先进的分割和密度估计模型对人脑海马体中的神经元和胶质细胞进行3D映射的框架。
作者描述了一个自建的脉冲神经网络引擎，最初未能通过NARMA-10基准测试，但通过应用神经科学中的异构导线延迟，它获得了可用的记忆深度，并在一个识别任务上相比连续网络实现了15倍的计算效率优势。
一份新闻通讯，涵盖两大主题：太阳地球工程的实际工程挑战，以及内感科学及其健康影响的新研究。另外还包含SpaceX估值超越亚马逊的消息。
Oswald Steward及其同事因发现神经元可在突触附近产生蛋白质而获得2026年卡夫利神经科学奖，这一发现从根本上改变了人们对记忆和大脑可塑性的理解。
探索为什么绘制大脑连接组是有价值的，认为与AI系统不同（AI的设计在权重之外的代码中），大脑必须物理地编码所有设计，因此结构是理解的关键。
本文提出了一个新皮层学习框架，满足计算、算法和实现三个层面的合理性标准，通过时间导数和皮层-丘脑回路实现基于错误驱动的预测学习，并指出了相对于反向传播的潜在改进。
一种新方法揭示，单个皮质神经元可以区分猫与狗、识别口语单词并解决10比特奇偶校验问题，而这些任务此前被认为需要整个神经网络才能完成。
本通讯涵盖两则重大科技新闻：一家生物技术公司首次进行“重编程”细胞以逆转衰老的人体试验，以及日益发展的内感受研究领域。同时还提到了SpaceX创纪录的IPO。
这篇观点文章认为，整合与人类海马体记忆类似的显式记忆，对于推动LLMs迈向AGI至关重要。它借鉴神经科学，提出高阶认知功能需要超越隐式统计学习的显式记忆。
本文提出了一项实证研究，评估通用编码代理在果蝇光遗传学数据到发现流程中的表现。研究发现，虽然代理能够自动化单个阶段，但在需要科学判断和资源管理的端到端任务中表现不佳。
《Neuron》期刊上发表的一项新分析指出，当前的科学方法可能将意识与一般信息处理混为一谈，从而对人工智能、动物、胎儿和类器官中的意识宣称提出了质疑。
Jeff Bezos 已向 Flourish 投资，这是一家神经 AI 初创公司，估值达 25 亿美元，已获得 5 亿美元融资。该公司由前 Amazon 高管 Rob Williams 和神经科学家 Thomas Reardon 共同创立。公司致力于构建名为 Cortex AI 的脑启发式 AI 系统，该系统可在 50 瓦或更低的功耗下运行，并具备持续学习能力，旨在解决当前大语言模型（LLM）的关键局限性。
Eero P. Simoncelli是纽约大学数据科学中心的创始成员及教授，因其在脑与机器如何表征视觉信息方面的卓越研究，当选美国国家科学院院士。
一个新数据集和模型利用EEG数据预测情绪，性能是之前最先进方法的两倍以上。
2025年的一项综述和初步试验表明，补充肌酸可提高早期阿尔茨海默病患者的脑能量水平，并将其认知衰退减缓30%，凸显了该补充剂被忽视的神经益处。