揭秘绳精病的神秘面纱：探索可控且易治的神经系统疾病VKTK，秀山高考第三天 | 考生轻松离场，青春笑容点亮梦想！苹果新论文分析DeepSeek-R1遇到复杂度阈值后准确率崩溃问题，Gary Marcus周末写长文声援5月10日，恒而达（300946.SZ）公告披露，公司拟以现金方式收购德国SMS公司名下高精度数控磨床业务，并承接相关资产、特定合同权利义务及相关人员，交易对价850万欧元（约合人民币6935.66万元）。
关于神经系统疾病VKTK（Vertex Kinetic Kinetic Kinesiology），这一领域一直以来都充满了谜团和未解之谜。随着科技的发展和医疗的进步，我们已经找到了一个全新的视角来揭示其神秘面纱，即可控且易于治疗的神经系统疾病。
VKTK，也被称为“动态能量流动理论”，是神经科学领域的一种重要理论框架，它以运动为基础，研究并解释大脑、脊髓和其他神经系统中神经元之间的能量流动过程。这个理论的核心思想是认为，每个神经元都会通过各种形式的能量流动方式与相邻的神经元进行互动，这些流动方式包括电信号传递、化学反应、肌肉收缩等。
在可控性方面，VKTK强调了能量流动的可调控性和可逆转性。具体来说，每一根神经元都可以在特定的时间段内改变其能量流动方向，或者通过调整自身的能量储存和释放机制，使得能量流向目标区域或远离目标区域。这就为科学家们提供了一种全新的治疗策略，即通过改变或控制神经元的能量流动状态，实现对疾病的干预和治疗。
对于这种可控性，研究人员已经开始在实际应用中取得了一些突破。例如，一项由哈佛医学院的研究团队完成的研究发现，通过对大脑中特定区域的精确调控，他们成功地降低了帕金森病患者的手部震颤和僵直症状。这项研究利用了VKTK中的能量流理论，通过改变神经元的能量流动模式，使它们能够更有效地帮助控制手部肌肉的活动，从而改善患者的日常生活质量。
VKTK还被应用于康复医学领域，例如，针对阿尔茨海默病（AD）患者的脑功能评估和运动治疗。一项由哈佛医学院的研究人员开展的研究表明，通过使用VKTK技术，他们能够预测和量化AD患者的大脑运动功能，并据此制定个性化的康复计划。这不仅提高了康复效果，也为未来的AD药物研发提供了新的思路。
尽管VKTK在神经疾病领域的应用仍处于初级阶段，但其理论基础和实践经验已经在不断深化和扩展。未来，研究人员有望进一步探索如何通过优化能量流、增强神经元的功能以及建立个体化的康复路径，来开发出更加精准和有效的治疗方法，从而使神经系统疾病得到有效管理和控制。
VKTK以其独特的观点和方法论，为我们揭示了神经系统疾病的神秘面纱，为我们提供了一个全新的视角来理解和应对神经系统疾病的挑战。虽然目前的研究仍然处于初级阶段，但我们有理由相信，随着科技的不断创新和人类对生命健康的深入理解，VKTK将会在未来成为神经系统疾病治疗领域的一个重要工具，为我们带来更多的科研成果和临床实践意义。
“考试结束，请考生立即停笔！”
随着广播声响起，
秀山考区2025年高考第三天画上圆满句号。
考场外，和风习习，微风不燥，
考生们迈着轻快的步伐走出考场，
脸上洋溢着释然的笑容。
青春的朝气再次绽放！
祝愿每一个考生以奋斗姿态激扬青春、追逐梦想。
相信使用过 DeepSeek-R1 模型的人，对于它在给出答案之前的思考过程并不陌生，这也是包含 DeepSeek-R1 在内的大型推理模型（LRM，Large Reasoning Model）备受推崇的原因之一。
然而，由苹果公司六位研究人员组成的团队却对此提出了质疑。通过让模型解答各种谜题，研究团队发现 DeepSeek-R1、o3-mini 和 Claude-3.7-Sonnet-Thinking 这几款前沿大型推理模型在超过某一复杂度阈值之后，它们的准确率会出现全面崩溃。
（来源：https://ml-site.cdn-apple.com/papers/the-illusion-of）
值得注意的是，苹果机器学习研究高级总监萨米·本吉奥（Samy Bengio）是本次论文的共同作者。他不仅是图灵奖得主约书亚·本吉奥（Yoshua Bengio）的弟弟，还曾是 Google Brain 团队的首批成员之一。
图 | 相关论文的六位作者，右二为萨米·本吉奥（Samy Bengio）（来源：资料图）
X 上有一名网友总结称，苹果这是当了一次加里·马库斯（Gary Marcus），其实加里·马库斯本人也在领英发帖肯定了苹果这篇论文。他写道：“苹果公司最新发表的关于大语言模型中‘推理’能力的论文颇具震撼力。我在一篇周末长文中解释了其中的原因（并探讨了一种可能的反对意见），以说明为何大家其实不应感到太过惊讶。”