标题：NeuroAI能否引领神经科学走出困境？ 城市街道上，一辆自动驾驶汽车紧急避险，避免了一起事故。车载系统迅速反应，多个传感器协同工作，专用神经网络处理器和GPU高速运算，耗电数百瓦，在约100毫秒内完成感知到决策的过程。相比之下，人类司机只需瞬间反应，消耗约20瓦能量，还能同时处理其他任务。 ...

【中科院联合清华北大，构建AI与神经科学新桥梁】 中国科学院自动化研究所李国齐、徐波研究团队，携手清华大学及北京大学，创新性地提出了一种基于内生复杂性的类脑神经元模型构建方法。这一突破性成果，解决了传统AI模型通过外扩规模导致的计算资源消耗问题，为有效融合神经科学与人工智能提供了示范案例。相关研究论...

哈佛大学与谷歌DeepMind联手打造了全球首个「AI大脑」虚拟大鼠，借助高精度数据训练的人工神经网络模拟真实啮齿动物的行为，甚至展现未受指令的新奇动作。这项研究在Nature期刊上发表，开辟了「虚拟神经科学」新领域，有助于理解大脑控制运动机制，同时为机器人学和脑科学研究提供了透明模型。研究团队表示，通过虚拟大鼠测试学习算法，未来可能实现机器人动作的大幅提升。哈佛与DeepMind的合作展示了科技如何借鉴生物智能，预示着人工智能与神经科学的深度融合。