固定连接组也能学会记忆：线索藏在神经元适应里，只在学习时的脑状态下读得出
一个按雄性果蝇完整中枢神经系统连接组搭建的脉冲模型，在固定接线不变的前提下学会规划移动并记住视觉线索。线索不靠持续放电维持，而是写入神经元的脉冲频率适应，在空白延迟中静默保存，由下一次输入读出。读出只在学习时的脑状态下有效：同一痕迹在未训练的延迟下几乎反向，模拟Aβ42所致钾通道缺失的损伤会重写痕迹并改变其读法，而在损伤下重新学习不受影响。
医学视觉语言模型不再只给结论：诊断均分0.895，还能把病灶框回像素
医学影像基础模型长期在“通用”与“像素级精确”之间取舍，且多数只输出结论、不交代依据。EVLF-FM 把疾病级与像素级两路视觉特征同时送入语言模型，先做监督微调，再用带可验证奖励的强化学习对齐推理与定位，覆盖皮肤科、肝病、眼科、病理、呼吸与放射六个专科、10 种成像模态。内部诊断验证中其平均准确率 0.895，为所比模型中最高；在 9 种模态的医学视觉定位上平均 Acc@0.5 为 0.842。
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