北師大柳昀哲團隊剛發Cell主刊，再發Cell大子刊！

在現實生活中，我們常常需要從有限的直接經驗中舉一反三，推斷出尚未經歷過的情境的價值。例如，看到朋友吃了某家餐廳后滿意而歸，我們便能推斷自己下次去也可能有良好體驗。這種“基于模型的學習”能力是人類認知的核心，但大腦如何在海量可能性中篩選出最值得學習的信息，一直是個謎。此前研究已知海馬體在記憶和規劃中起關鍵作用，但其具體機制尚不明確。

2026年4月9日，北京師范大學柳昀哲團隊在神經科學頂級期刊《Neuron》上發表題為“Human hippocampal ripples prioritize model-based learning”的研究論文。該研究通過顱內腦電記錄和強化學習任務，揭示了人類海馬體的“漣漪”信號如何優先處理高價值的間接經驗，并與前額葉皮層協同完成高效學習。值得一提的是，上月柳昀哲團隊剛在Cell發表研究長文，詳細報道見：

研究團隊招募了31名植入深度電極的癲癇患者，讓他們完成一個三臂強化學習任務。每個“手臂”對應兩條路徑，路徑最終匯合到兩個終點狀態，且終點狀態的獎勵概率隨時間隨機變化。參與者需要從直接經驗（自己選擇的路徑）和間接經驗（同終點下未選擇的路徑）中學習。通過計算模型，研究者定義了“優先級”——即某條間接路徑值得學習的程度，由該手臂出現的頻率（需求）和終點獎勵的意外程度（增益）共同決定。

結果發現，海馬體在收到獎勵后會產生高頻的“漣漪”事件（70-180赫茲）。令人驚訝的是，漣漪的發生率并非簡單地由獎勵大小決定，而是與學習優先級高度相關：當起始手臂較為罕見（優先級高）時，獎勵后海馬漣漪的發生率顯著更高。更重要的是，漣漪的持續時間也編碼了優先級信息——長時程漣漪在高優先級試次中更為常見，而短漣漪則沒有這種區別。這表明，海馬漣漪像一位“智能調度員”，優先處理那些最有價值的學習機會。

研究進一步發現，海馬漣漪為皮層重激活提供了精準的時間窗口。在獎勵后約420-740毫秒的漣漪高峰期，大腦外側額極皮層（LFPC）的活動顯著增強，并且該區域開始編碼間接經驗的優先級信息。通過神經解碼技術，團隊發現高優先級未選擇路徑的神經表征在漣漪期間被選擇性增強，而低優先級路徑則沒有這種待遇。這種重激活差異僅在漣漪窗口內出現，窗口外則消失。

令人驚嘆的是，LFPC與海馬漣漪的這種協同活動直接預測了參與者的學習效率。那些在漣漪期間LFPC激活更強的個體，其行為上的“混淆參數”更低——即他們能更清晰地區分不同任務結構，表現出更好的基于模型的學習能力。而如果只分析海馬漣漪本身而不考慮LFPC，則無法預測這種學習提升。這形成了一個關鍵的雙重分離：海馬漣漪支持簡單的直接學習，而海馬-LFPC協同活動則支持復雜的間接學習。

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