Caenorhabditis elegans
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新型Transformer模型增强了跨物种神经动力学分析能力
研究人员开发了CAPT（连续自回归群体Transformer），一种用于模拟钙成像数据的神经群体动力学模型。该模型采用自回归方式训练，并使用连续斑块标记策略直接处理连续钙信号轨迹。CAPT在跨不同数据集、实验范式甚至物种的迁移能力方面表现出色，在神经群体预测和行为解码任务上优于专用基线模型。
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新研究论文重新定义AI控制，区分秩序与真正指令
一篇新研究论文认为，AI系统中的“秩序”不等同于“控制”。作者提出“接收者门控响应定律”作为控制的必要条件，并将其识别于生物系统、LLM及其他操作者中。他们的发现表明，虽然支持局部控制和可测量的随机响应算子，但诸如预生成控制和生物-LLM协调身份等概念仍超出了当前理解的范围。
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群体智能提升生物神经网络的记忆能力
研究人员探索了使用受生物启发的优化算法来增强基于生物连接组的神经网络的记忆能力。通过将粒子群优化和鲸鱼优化算法等技术应用于源自六种不同物种的回声状态网络的突触权重，他们发现了性能的显著提升。特别是鲸鱼优化算法，在某些情况下展示了显著的收益，包括记忆容量增加了17倍。
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约束感知执行系统规划混合空地计算工作负载
研究人员开发了约束感知执行（CAE）系统，这是一个旨在优化卫星计算工作负载的规划系统。CAE通过智能决定哪些计算在星上运行，哪些在地面运行，来应对有限的下行链路容量的挑战。该系统构建轨道环境，根据成本模型放置计算任务，并在轨道窗口内调度数据传输，同时考虑各种资源约束。CAE已作为生产API部署，并能在两秒内生成可行的执行计划。
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新的熵最优传输损失改进了基于模型的聚类方法
研究人员开发了一种使用熵最优传输的基于模型的聚类新损失函数。这种新方法旨在克服传统最大似然估计的局限性，后者可能存在非凸性和局部最优问题。所提出的方法通过Sinkhorn-EM算法进行优化，展示了更稳定的优化景观和与EM算法相当的收敛速度。