中国团队知跃空间智能发布DeepSoma平台，旨在构建全脑仿真基础系统，将真实场景重建为可计算的4D数字世界，并精细建模神经元生物物理机制。相比Eon Systems的数字果蝇，DeepSoma更强调真实环境、全脑网络与跨身体接口的整合，推动Physical AI发展，让智能可迁移至不同实体。

科学家发现心脏拥有独立于大脑的神经系统，包含两类功能相反的神经元：Npy+神经元维持基础心率，缺失可致心衰；Ddah1+神经元平时不活跃，在压力下启动保护，缺失则小鼠应激死亡率极高。该发现颠覆传统认知，为心梗、心衰及心律失常治疗提供新靶点，未来或可精准调控心脏抗压能力。

研究发现，单个神经元能够绕过大型语言模型的安全对齐。通过针对拒绝神经元和概念神经元的研究，发现可以在不进行训练的情况下抑制有害请求或从无害提示中引发有害内容。这表明安全对齐并非均匀分布，而是由个别神经元决定。

斯图尔德因发现神经元能在突触附近合成蛋白质而获2026年卡弗里奖，此发现推翻了传统观点，揭示了记忆形成的新机制，并为阿尔茨海默病研究提供了新方向。

研究发现，FTL1蛋白是导致大脑衰老和记忆丧失的主要因素。清除老年小鼠脑内的FTL1后，记忆得以恢复，突触重新连接。FTL1锁住铁离子，导致能量不足和神经元萎缩。降低FTL1可能为逆转认知衰退提供新方向。

阿卡波糖是一种降糖药，研究表明其通过提升NAD+水平改善视网膜神经元存活。其机制包括调节小胶质细胞代谢、降低炎症反应和保护神经元。阿卡波糖激活Sirt1，抑制Pkm2活性，减少NAD消耗，促进线粒体功能恢复，从而实现神经保护。

研究者提出NOBLE深度学习框架，能够高效模拟人脑神经元的电生理特性，速度比传统方法快4200倍，准确捕捉神经元动态，推动脑科学研究与应用。

神经网络通过学习大量图像样本，实现了对猫咪照片的识别。它们由多个神经元组成，能够处理复杂任务。神经元根据输入数据和参数输出结果，训练过程中不断调整参数以优化分类边界。大型神经网络在图像识别和语言处理等领域应用广泛，但其内部机制仍需深入研究。

多语言大模型中的跨语言表示对齐能提升跨语言任务性能。传统对齐方法需大量计算资源和数据，而模型干预是一种更高效的替代方案。我们分析了一种流行的干预方法（寻找专家），发现通过操控神经元可增强跨语言对齐，检索任务性能最高可提高2倍准确率。

人类大脑约有1000亿个神经元，而猫只有约1亿个。神经元数量的增加可能提升计算和理解能力，使大脑能够处理更多感官输入，做出更复杂的决策，并支持更丰富的语言和概念。大脑的进化帮助我们在复杂环境中导航，更大的大脑可能带来更高层次的抽象和社会结构。