FENS – 天桥脑科学研究院（TCCI）- NeuroLéman 夏校系列将在瑞士洛桑大学举行，旨在探索适用于基础和临床神经科学的前沿技术，助力科学家群体提出新的理念和研究范式，解决研究大脑功能和功能紊乱所面临的挑战。
今年的讲者包括：
我们很高兴地通知您，我们将再次参加今年 10 月 5 日至 9 日在芝加哥举行的神经科学学会年会（SfN Neuroscience 2024）。
今年是我们首次支持神经科学学会天桥脑科学研究院青年科学家奖。该奖项旨在表彰在过去10年内获得博士学位或医学博士学位（或同等学历）并展示出学术独立性的优秀新兴科学家的杰出成就和贡献。提名者在获奖时必须活跃于研究领域，并展示出领导独立研究实验室的能力。每年，神经科学学会将发出提名邀请，并确保所有符合条件的提名都经过由神经科学领域专家组成的青年科学家奖评选委员会的严格评审。奖项将由神经科学学会会长在年会的全体会议上颁发。
本次会议由BCI 协会与天桥脑科学研究院（TCCI）联合在上海举办，旨在促进亚洲内外 脑机接口社区之间的互动，分享脑机接口科学的最新发展，并为交流与合作创造有利环境。
主题演讲发言人
本次联合会议将组织一系列科学活动，并邀请到了国际顶尖科学家发表主题演讲，探讨脑机接口领域的最新进展、挑战和趋势。目前的讲者名单包括：
随着人工智能（AI）技术的飞速发展，“以ChatGPT为代表的大模型被认为是当前人工智能的巅峰”。但现今大模型在“长期记忆”方面的不足，使得其在面对持续学习、知识迁移以及复杂推理任务时，难以达到类似人脑的灵活性和适应性，成为未来AI技术的重要发展方向。
为了探讨AI的长期记忆难题，2024年11月28日~12月1日在浙江嘉兴召开的中国中文信息学会2024学术年会暨第三届全国大模型智能生成大会（CIPS-LMG 2024）上，天桥脑科学研究院（Tianqiao and Chrissy Chen Institute）主办了一场主题为“大模型记忆与人脑记忆的渐近渐远”的分论坛。
此次论坛讨论邀请了来自海内外不同高校的人类智能与机器智能专家，共同探讨长期记忆与AI战略及大模型记忆与人脑记忆的关系。此外，在CIPS-LMG 2024大会上，盛大AI Tech负责人姜迅发表了题为《长期记忆，AI自进化的基石》的主题演讲，吸引了广泛关注。
01主题报告荟萃：
长期记忆的技术现状与实现路径
在《长期记忆，AI自进化的基石》中主题演讲中，姜迅深入探讨了长期记忆在大模型发展中的核心作用，分析了当前的技术挑战和未来的突破方向，同时分享了团队在长期记忆领域的研究心得和实践成果。他的演讲围绕三个关键问题展开：为何实现AI的自进化需依赖于长期记忆的研究？我们可以从人类大脑的长期记忆机制中获得哪些启发？如何突破技术瓶颈，实现模型的自我进化？
为了应对“如何收集个体数据并将其精炼到长期记忆中？”以及“如何在持续更新中有效表达少量个体数据于LLM？”这两大挑战，盛大团队设计了长期记忆数据框架，利用记忆元的理念对数据进行精炼和组织。同时，开发了OMNE——一个记忆增强的多智能体框架，以及具备思考能力并增强RAG的大模型。
他还介绍了自主研发产品Tanka的创新，并详细说明了Tanka在商业决策领域从copilot到autopilot的技术演进：智能沟通->事件决策->领域特定执行->CEO级能力->自主组织。
在演讲的结尾，姜迅总结道：“长期记忆不仅是大模型实现自我进化的基石，也是人工智能走向类脑智能的必经之路。”通过对Tanka的应用，这一理念得到了验证，促进AI更接近人类的记忆与决策机制，迈向真正意义上的“autopilot”。
02分论坛观点梳理：
长期记忆的多维探索
正如姜迅所言，长期记忆是人工智能迈向类脑智能的重要基础。围绕人工智能的长期记忆话题，分论坛“大模型记忆与人脑记忆的渐近渐远”上，天桥脑科学研究院学术会议总监耿海洋博士邀请了伊利诺伊大学芝加哥分校刘兵教授、北京师范大学薛贵教授、西安交通大学刘均教授以及中国科学院自动化研究所余山研究员等人脑研究与人工智能专家，从不同角度探讨了脑科学启发下的大模型长期记忆的研发思路与应用前景。
1. 商业应用中的模型优化：刘兵教授的实践探索
刘兵教授讨论了持续学习及其对记忆的需求。他首先提出了“持续学习”理论，并描述了两个仅依靠大语言模型（LLMs）和上下文提示的持续学习系统，两个系统表现均显著优于现有使用LLM微调或适配的方法。在这些方法中，记忆用于保存过程中的一些信息。这些信息目前被保存在LLM外部的一个外部缓冲区中，未来的理想情况会是将记忆集成到LLMs内部中。此外，刘兵教授还讨论了需要持续学习和记忆来提高其有效性的对话分析的实际应用。
2. 记忆机制的动态转换：薛贵教授的理论启示
薛贵教授从人脑记忆的理论研究入手，探讨了记忆的本质及其在人工智能中的应用启示。他通过实验揭示了记忆表征在编码、保持和提取阶段的动态变化，发现记忆从视觉皮层到高级皮层的转换规律，有助于形成认知地图，将碎片化知识转化为结构化知识。他提出大模型可以从人脑学习的机制中获得启发，比如如何在大模型中加入经验性语义和序列记忆机制以提升模型和学习和推理能力。
3. 大模型的技术根基与改进方向：刘均教授的深度剖析
刘均教授从技术层面梳理了大模型的强大根基及其缺陷。他指出，大模型的强大依赖于算法（如反向传播、Transformer架构）、大数据和算力的支撑，但其在灾难性遗忘、推理能力弱和高能耗等方面存在不足。为此，他提出借鉴人脑机制，如局部学习、记忆巩固和低能耗学习等，来改进大模型。他进一步提出了机器记忆智能模型的设计思路，通过优化表征、学习和推理模块，实现时空关联、抽象对象处理和持续学习能力。
4. 类脑智能的架构设计：余山研究员的创新实践
余山研究员聚焦类脑智能的发展目标，探讨如何借鉴人脑特性推动人工智能进步。基于人脑中认知控制的神经机制，提出了具有1）感觉运动信息处理和2）抽象概念生成与表征两个层级的网络架构，两个层级之间具有双向的信息交流，系统具备从与环境的互动中提取抽象概念的能力，并可以支持不同的智能体之间通过交流实现知识传递。
03促进人工智能与脑科学跨学科对话
未来，随着技术的不断突破，大模型或将真正实现从模仿人脑到超越人脑的跨越。天桥脑科学研究院呼吁加强大模型与人脑记忆机制的交互研究，让两者在不断的对话中相互启发、共同进步。正如耿海洋博士在讨论中特别强调的：
“大模型的长期发展不仅需要技术上的突破，更需要回归到对智能本质的思考。从人脑的角度去寻找洞察，并基于此设计出能够动态学习、持续更新的解决方案，可能是推动人工智能进一步发展的关键。”
关于天桥脑科学研究院
天桥脑科学研究院（Tianqiao and Chrissy Chen Institute）是由陈天桥、雒芊芊夫妇出资10亿美元创建的世界最大私人脑科学研究机构之一，围绕全球化、跨学科和青年科学家三大重点，支持脑科学研究，造福人类。
Chen Institute与华山医院、上海市精神卫生中心设立了应用神经技术前沿实验室、人工智能与精神健康前沿实验室；与加州理工学院合作成立了加州理工天桥神经科学研究院。
Chen Institute建成了支持脑科学和人工智能领域研究的生态系统，项目遍布欧美、亚洲和大洋洲，包括学术会议和交流、夏校培训、AI驱动科学大奖、科研型临床医生奖励计划、特殊病例社区、中文媒体追问等。
本文转载自凤凰新闻：
盛大集团创始人陈天桥在退出互联网一线近10年的时间里，甚少出现在公众场合。人们通过一些媒体报道，得知他创办了天桥脑科学研究院，投入对人类大脑的基础研究，如今又All in AI，探索AI+脑科学。但最近，这位大佬用两种「特殊」的方式出现在公众眼前。
01“朗读者”陈天桥
日前，一条名为《灵溪》的科普短视频在社交平台上引发关注。这条视频完全以AI生成，短短几天就吸引了近200万人次观看，产生了10多万条评论和点赞。
《灵溪》视频赫然署名作者陈天桥，不少盛大老同事更是惊喜地发现，视频配音居然是”桥哥”本人，平静清澈，娓娓道来，但依然可以听出当年的激情。大家纷纷留言，被老领导的声音治愈了。
这条视频前瞻性地探讨未来如何用AI助力精神疾病诊疗，并基于这一设想提出了一个名为“灵溪”的项目。
陈天桥用极富情感的叙述，表达了他对“灵溪”的期待：“项目已经采集、清洗并整理了近5000例中国知名精神科医生和病人的完整对话集，并将很快把这个数据集扩大到几万例，并向科研医疗机构开放。我们热诚欢迎人工智能专家和我们合作，基于‘灵溪’训练出最优秀的心理医生，让中国人变得不焦虑，不抑郁，更幸福！”
面向公众普及前沿脑科学知识，是陈天桥给研究院定下的重要使命。为此，研究院先后资助出品了众多精品科普内容，如获得多项国际大奖的科普纪录片《打开思想的大门》、动画片《什么是人类认知》；推出科学媒体”追问”；在上海图书馆设立脑科学展区；资助和举办了上百场科普活动和讲座。
今年下半年，陈天桥亲自组建了科普视频团队，主要特色是借助AIGC工具，将专业的脑科学知识转化为兼具科学价值和视觉美感的AI科普作品。2个月前，陈天桥原创的第一条科普短视频《碧海》上线，描绘了未来实现脑机连接后的场景：
“如果外在的机器能够取代身体感官，实时接受和‘理解’我们大脑中复杂的信号，又能将机器的信息‘翻译’和直接传输回大脑，那么，我们的意识是否能随同机器‘无所不在’？”
02“研究者”陈天桥
10月下旬，一篇名为《长期记忆：实现 AI 自进化的基石》的论文发表在知名预印本网站arXiv上。论文由天桥脑科学研究院、普林斯顿、清华、上海交大等顶尖学术机构联合发表，但是在作者列表中，出现一个意想不到的名字——陈天桥。
论文的“作者贡献”里写道：“陈天桥明确了长期记忆和人工智能自进化的概念和边界，解释了它们的关系和基本原理。这项研究是为了进一步探索这些想法。”
天桥脑科学研究院基于这篇论文成果自研的OMNE Multiagent大模型多智能体框架，目前已登上国际顶尖AI社区Hugging Face发布的GAIA基准测试排行榜榜首，超越了包括微软研究院在内的众多顶尖机构提交的框架。这项成果借鉴了研究院多年的大脑研究积累，尤其是受到人类大脑皮层柱状结构研究的启发。皮质柱作为大脑认知和行为功能的基础单元，通过复杂的协作机制实现信息处理。AI模型则通过强化单体智能与智能体间的协作，逐渐产生认知能力的涌现，进而推动系统整体智能的飞跃。
03“招募者”陈天桥
在《灵溪》和《碧海》的视频介绍里，都留下了一个邮箱
talents@cheninstitute.org，并强调投递的简历将由研究院创始人陈天桥雒芊芊夫妇亲自查阅。此次陈天桥亲自为视频执笔、配音，是希望借助社交媒体平台的力量，让更多人才看到他推动人工智能与人类智能相互融合促进的决心。
陈天桥早已认识到，借助人工智能可以加速大脑研究的临床转化，用最新的技术手段为脑科学研究提供支持。在2021年接受国内媒体采访时，他就曾呼吁，要更多关注和支持那些甘于坐学术冷板凳的AI科学家。他希望用各种方式吸引更多优秀AI人才加入到脑科学领域。
2023年以来，陈天桥在全球招募了一批优秀AI科学家、工程师进入天桥脑科学研究院，研究如何用人工智能助力脑机接口解码大脑奥秘，提升公众精神和心理健康，延缓认知衰老等。
今年8月，天桥脑科学研究院与《科学》杂志宣布，共同发起“AI驱动科学大奖”，旨在表彰全球范围内用人工智能技术在自然科学研究领域解决关键问题、推动科学研究加速发展的青年科学家。
10月，天桥脑科学研究院与普林斯顿大学电子与计算工程系、计算机系副教授，Donald Eckman奖得主王梦迪团队发起联合实习项目，面向全球招募优秀学生参与AI长期记忆（Long Term Memory）的研究。
而在刚刚过去的11月7日-8日，天桥脑科学研究院联合《科学》杂志、上海市精神卫生中心共同举办了“人工智能与精神健康”国际论坛，召集全球人才共同讨论如何利用AI开展精神心理研究及促进AI新技术的临床转化应用。
发表署名论文，是陈天桥参与AI前沿研究，更积极招募AI人才的重要信号。在过去一年中，陈天桥不仅仅是以慈善家、企业家的身份支持AI赋能脑科学，更是以研究者的身份与AI科学家们一起探讨前沿技术的应用。
“目前的人才还远远不够，我将继续投入更多资源，支持更多的AI青年人才和创新研究项目，为人类健康和幸福创造更美好的未来。”陈天桥总结道。
关于天桥脑科学研究院
天桥脑科学研究院（Tianqiao and Chrissy Chen Institute）是由陈天桥、雒芊芊夫妇出资10亿美元创建的世界最大私人脑科学研究机构之一，围绕全球化、跨学科和青年科学家三大重点，支持脑科学研究，造福人类。
Chen Institute与华山医院、上海市精神卫生中心设立了应用神经技术前沿实验室、人工智能与精神健康前沿实验室；与加州理工学院合作成立了加州理工天桥神经科学研究院。
Chen Institute建成了支持脑科学和人工智能领域研究的生态系统，项目遍布欧美、亚洲和大洋洲，包括学术会议和交流、夏校培训、AI驱动科学大奖、科研型临床医生奖励计划、特殊病例社区、中文媒体追问等。
美國神經科學學會天桥脑科学研究院青年研究员奖旨在表彰带领独立研究团队的年轻神经科学家们在该领域取得的杰出成就和贡献。该奖项由天桥脑科学研究院赞助，获奖者将共享25,000美元的奖金，并获得前往美國神經科學學會年度会议的旅行资助。
今年的获奖者是Nicholas Bellono博士和Catherine Jensen Peña博士。两位研究人员运用跨学科的方法，开展基础科学研究，探讨环境因素如何影响大脑中的神经通路。
Bellono是哈佛大学分子与细胞生物学教授，他致力于解决感觉生物学中的长期基本问题，这些问题为非传统模式动物如何适应不断变化的环境提供了详细的描述。他的博士论文探讨了控制人类皮肤在阳光等环境因素下产生色素沉着的分子机制，因而获得了布朗大学Joukowsky基金会杰出论文奖。Bellono简化复杂行为和生理过程的方法，例如将其归结为一个信号通路或单一蛋白质的功能，这一方法延续到了他的博士后研究工作中，探讨了肠道的化学感知以及鲨鱼的电感应的分子基础。
Bellono的实验室研究了水母和海葵如何选择性地刺伤猎物而忽略无关刺激的现象，发现了能够整合化学和机械刺激的离子通道来控制刺击。此外，他还在章鱼的吸盘中发现了一类新型的受体家族，负责检测表面局部化学物质，章鱼利用这些受体寻找猎物。此后，他继续在非模式系统中进行探索，包括行走鱼的肢体形成、动物的光合作用机制、食人鱼的觅食狂潮等课题。
Peña是普林斯顿大学神经科学研究所的助理教授。她的研究重点是了解早期生活压力如何在人体和啮齿动物中影响大脑发育。她的研究发现了由早期生活创伤引起的多种大脑关键区域的表观遗传、分子和细胞变化。这些全基因组范围内的变化增加了个体患上抑郁症及其他情绪、焦虑和药物障碍的风险。在她的博士后研究阶段以及她自己的实验室中，Peña展示了创造力，并推动了技术的边界：通过使用转基因小鼠跟踪大脑活动、全基因组测序和计算方法以及基因治疗调控分子和大脑活动，Peña及其团队发现了早期生活压力如何增加压力脆弱性的全新方式。她的发现使该领域离针对性治疗经历过早期生活创伤的个体更近了一步。
神经科学家David J. Anderson实验室的三篇论文（其中两篇发表于《自然》杂志，一篇发表于《细胞》杂志）揭示了与攻击和性唤醒等内在情绪状态相关的大脑神经信号的新见解。研究表明，雄性小鼠的攻击状态和雌性小鼠的唤醒状态都由大脑中一种共同类型的信号编码。
这些研究成果是Anderson教授团队内部合作的成果。Anderson是加州理工学院的Seymour Benzer生物学教授、霍华德·休斯医学研究所研究员、天桥脑科学研究院领导讲席教授，并担任加州理工学院陈天桥雒芊芊神经科学研究院的主任。
重度抑郁症（MDD）是全球致残的主要原因之一，三分之一的病例对治疗产生抵抗性。症状的异质性表明受影响的大脑网络存在差异，这推动了基于脑回路的个性化神经调节干预的研究。例如，个性化的深部脑刺激（DBS）已通过根据表型或映射刺激反应选择不同的治疗靶点实现。然而，DBS是侵入性的，且在动态适应性大脑中，长期最佳治疗效果的稳定性尚不清楚。非侵入性方法，如经颅磁刺激（TMS），在调节假定的情绪网络方面显示出前景，但无法针对较深的皮质下区域。
经颅超声刺激（TUS）或低强度聚焦超声是一种新兴的非侵入性方法，具有毫米级的空间精度，能够独特地实现深层皮质下神经调节。TUS可以可逆地调节大脑网络，并产生持久的行为效应。初步研究表明，将TUS应用于经典的TMS和DBS靶点可以改善焦虑、担忧、回避行为和情绪。为了探究动态引导的TUS是否能够在MDD中识别个性化的治疗亚区域，陈氏学者Joline M. Fan博士在加州大学旧金山分校与其他研究人员合作，使用双相阵列交叉光束聚焦刺激皮质下与情绪相关的神经回路。
在一项新研究中，研究人员报告称，神奇蘑菇中的活性化合物裸盖菇素（psilocybin）会暂时扰乱大脑中负责内省思维的关键网络，比如白日梦和回忆。
食用含有裸盖菇素的蘑菇（即通常所说的神奇蘑菇）的人通常会经历一种超现实的体验，他们的空间、时间和自我感知会被扭曲。
长期以来，支持者们一直认为，在适当的条件下，迷幻体验可以减轻精神痛苦，而一些科学研究也表明事实可能确实如此。准确理解这种药物如何影响大脑将帮助科学家和医生更好地利用其治疗潜力。
新的研究成果从神经生物学的角度解释了这种药物扭曲大脑感官的原因，并为开发基于裸盖菇素的疗法奠定了基础，此类疗法主要针对治疗抑郁症和创伤后应激障碍等精神疾病。
“刚开始的影响会比较大，但会逐渐减弱，最后只剩下微弱且范围有限的影响，”该研究的资深合著者、圣路易斯华盛顿大学医学院神经学教授Nico U.F. Dosenbach说道。
“这正是我们希望潜在药物能做到的。我们并不希望药物导致病患的大脑好几天完全宕机，但也不希望它立即恢复原状。你希望药效的持续时间足够长，能够真的起效。”
这项研究最近发表在《自然》期刊上，为其他科学家提供了一张可以遵循的路线图，以评估精神活性药物对大脑功能的影响，从而加速精神疾病相关药物的开发工作。
这项工作的支持来自泰勒家族创新精神病研究基金、健康心灵实验室、麦克唐纳系统神经科学中心、华盛顿大学临床和转化科学研究所；美国国立卫生研究院（NIH）、全国痉挛性发声障碍协会、拉尔夫·梅茨纳教授基金、天桥脑科学研究院、华盛顿大学智力与发育障碍研究中心、吉瓦尼斯基金会、华盛顿大学希望中心神经疾病研究所以及马林克罗特放射学研究所。
此外，这项研究还利用了由NIH资助的青少年大脑认知发展研究的数据。
近日，天桥脑科学研究院（Tianqiao and Chrissy Chen Institute, TCCI）当选《中国慈善家》杂志技术公益慈善影响力年度案例。《中国慈善家》是中国新闻社主管、《中国新闻周刊》主办的央媒体系中唯一的公益慈善领域专业媒体。
据《影响力慈善研究报告2023》介绍，研究院聚焦于利用人工智能和前沿技术提升大脑功能，将慈善资金与前沿技术相结合，致力于在大脑科学领域取得突破性进展。报告表示，TCCI已在大脑探知、大脑相关疾病治疗以及大脑功能开发等技术应用领域取得突破。比如支持、资助了中科院微系统所和华山医院神经外科团队的脑机接口项目，研发出一种超薄、超柔、高通量的神经信号采集电极。
