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本期内容
视觉皮层的大规模记录显示，大量经验依赖的可塑性无需显式任务监督即可形成，并能加速之后的学习。
感谢 Dr. Lin Zhong 与 Biolà 社区分享研究成果，以及发现背后的想法、挑战与研究过程。
论文与资料
Nature完整活动资料
2025 年 8 月 24 日北京时间上午 9:00，Biolà 举办第 15 期 Bioneer 一作论坛，邀请霍华德·休斯医学研究所（HHMI）Janelia Research Campus 的研究科学家钟林博士进行分享。本场活动使用英文。作为论文第一作者，钟博士介绍了 2025 年发表于 Nature 的研究《生物神经网络中的无监督预训练》。
知觉学习中的一个核心问题是：神经可塑性主要由有监督、任务依赖的学习驱动，还是也能仅凭无监督经验产生？钟林及其合作者结合大规模神经记录和严格控制的小鼠虚拟现实实验，记录了视觉皮层中数以万计神经元的活动，发现大多数由经验驱动的神经可塑性并不需要明确的任务监督。
研究进一步表明，这种无监督预训练会显著加快随后针对特定任务的学习。这些发现提示，生物神经系统可能与人工神经网络类似：先通过被动或与任务无关的经验获得有用表征，再在学习具体行为目标时利用这些表征。这项工作为连接生物学习规律与当代机器学习理念提供了框架。
衷心感谢钟林博士与 Biolà 社区分享研究发现及其科学思考，并讨论大规模神经记录如何帮助揭示生物神经网络所实现的学习算法。
文献：Zhong, L., Baptista, S., Gattoni, R., Arnold, J., Flickinger, D., Stringer, C., & Pachitariu, M. (2025). Unsupervised pretraining in biological neural networks. Nature, 644(8077), 741–748. https://doi.org/10.1038/s41586-025-09180-y