11 月 8 日，据《WIRED》报道与生物科技公司 Exin Therapeutics 最新披露，OpenAI 的 GPT-6.1 Sol 已被用于活体小鼠脑部手术实验。在连续三次操作中，该模型识别关键解剖标志的耗时从 169 秒缩短到 86 秒，定位误差从 0.6 毫米降到 0.3 毫米。
靠上下文学习，而不是重新训练
研究团队让模型连续参与三次活体小鼠脑部手术中的解剖标志定位任务，涉及 Bregma 与 Lambda 两个立体定位参考点。每次操作结束后外科医生纠正模型识别位置，模型则保存图像、测量数据与修正记录，供下一次参考。
三轮之后人工纠正动作从 4 次减到 2 次，定位误差下降 50%。关键在于这个进步没有依赖重新训练或更新参数，而是把前一次操作积累的经验带进下一次判断，属于上下文学习的实际应用。
三款模型选出三种治疗方案
此前该团队已让 Anthropic 的 Claude Sonnet 5、GPT-6.1 Sol 与 xAI 的 Grok 4.7 参与小鼠脑部基因治疗实验。三款模型面对同样的 19 种候选治疗方案，选出的机制各不相同，Claude 指向内嗅皮层，GPT-6.1 Sol 选择海马体，Grok 选择躯体感觉皮层。
过程中模型通过摄像头观察手术区域，自行规划注射坐标、剂量、速度与等待时间。GPT-6.1 Sol 在一次实验中查看了 59 次画面，还发现开颅部位有一个暗红色小点并把判断交给外科医生。
责任边界划得很清楚
持照兽医仍负责切口、开颅与缝合并全程监督，不可逆步骤必须人工批准，设备也设了运动范围、注射剂量限制与紧急停止开关。研究负责人承认三次操作样本量非常有限，尚不足以证明模型能稳定掌握相关技术。相关安全机制的设计思路，可参考站内对 GPT-6 Cyber 越界率实测 的拆解。
这次实验把 AI 参与生物医学的边界又往外推了一格，但样本量与审批流程决定了它离临床应用还有距离。
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