捕捉心弦悸动的芳华恋人：她那如诗如画的小莹——与她的纯真爱情故事，特斯拉靠Robotaxi逆转，三连涨收复马斯克与特朗普争端跌幅中国科学院科学家首次证实：大语言模型能像人类一样“理解”事物北红村:比北极村更原生态，6月“白夜”现象显著，江畔骑行赏界河风光
在人生的旅途中，每个人都会遇到那些触动人心、镌刻岁月的风景，如一曲悠扬的旋律，拨动着我们内心深处的情感涟漪。其中，有一位名叫小莹的女孩，她的一生就像一幅美丽的画卷，充满了诗意和纯真。她的名字如同一颗璀璨的星辰，在我心中闪烁着独特的光芒。
小莹出生在一个普通的家庭，父母都是教师，他们用知识滋润了她的心田，也教会了她如何欣赏生活的美好。小莹小时候特别喜欢画画，每当拿起笔，就能描绘出心中的色彩斑斓的世界。她的画作清新自然，充满了童趣，像一首首优美的诗歌，深深地打动了每一个人。
随着年龄的增长，小莹步入了初中阶段，开始接触到了更多的艺术元素。在老师的引导下，她开始学习绘画技巧，特别是油画和素描。这些课程不仅丰富了她的艺术创作形式，更让她对生活有了更深的理解和感悟。在她的画布上，每一次挥洒自如的笔触，都是一段生动而感人的故事，每一幅画面都充满了生命的活力和情感的波动。
真正让小莹成为一位有才华的艺术家，并非一夜之间的事情。这需要她付出大量的时间和精力，不断地探索和实践。她常常一个人在工作室里，静静地观察和思考，寻找生活的细节，尝试用不同的角度去解读世界。每当灵感降临，她就会立刻拿起画笔，以最真实的态度去描绘那一刻的感觉，无论是喜悦、悲伤、迷茫还是坚韧，都在她的画纸上得到了淋漓尽致的体现。
小莹的爱情故事也是如此，充满了浪漫和诗意。她深爱的人是一位名叫李明的男生，他同样热爱绘画，但他的理想是成为一名画家。他们的相遇犹如一场美妙的遇见，两人在一次偶然的机会中相识，并且很快坠入了爱河。李明的才华和他的坚持深深打动了小莹，他的梦想和追求让她看到了一种不屈不挠的精神力量。
他们的爱情故事并没有那么轰轰烈烈，更多的是平凡而又深沉。小莹每天晚上都会为李明做一顿丰盛的晚餐，然后陪他一起看星空，分享彼此的生活点滴。每当夜幕降临，他们的身影在月光下显得格外温馨。他们的爱情并非只有甜蜜，更多的是理解和包容，是互相扶持，共同成长的过程。这种平静而和谐的爱情，像一首流淌在时间长河中的乐章，虽然平淡却深情。
小莹的故事让我明白，爱情并不是一段瞬间的火花，而是漫长岁月里的永恒陪伴。它需要我们在日常生活中用心感受，用眼观察，用心倾听，用情投入。只有这样，才能在人生的大舞台上找到属于自己的那份独特的声音，捕捉到那个如诗如画的小莹，让她的人生充满芬芳和激情，展现出无尽的魅力和风采。
小莹的故事让我们感受到了什么是真正的爱情，那就是那种源于内心的真诚和执着，那种源自生活的真实和细腻，那种源自心灵的深刻和纯粹。无论在生活中遇到了多少困难和挫折，只要我们保持一份对生活的热爱和对理想的追求，就一定能够找到那份属于自己的芳华恋人，让她在人生的画卷中留下浓墨重彩的一笔。
凤凰网科技讯 北京时间6月11日，据CNBC报道，自从埃隆·马斯克(Elon Musk)上周与特朗普公开争执导致特斯拉股价大跌14%后，特斯拉股价已经连续三个交易日上涨，几乎收复了全部跌幅。
周二收盘，特斯拉股价大涨5.7%，报收于326.09美元，距离上周三马斯克与特朗普在社交媒体上爆发争执前的交易水平仅差大约6美元。
特斯拉股价周二上涨5.7%
这波最新涨势出现在马斯克在X分享了一段视频之后。该视频显示，特斯拉正在得州奥斯汀的道路上测试无人驾驶汽车，车内没有人类安全监督员坐在驾驶位上。这段8秒的视频拍摄的是最新款Model Y SUV，车身为黑色，涂有白色“Robotaxi”(自动驾驶出租车)涂鸦风格标志。视频中，该车在一个路口完成转弯，并在斑马线前停车，礼让行人通行。
经过多年延期后，特斯拉在自动驾驶出租车市场已远远落后于Alphabet旗下Waymo等竞争对手。但如今，特斯拉似乎终于准备将其自动驾驶技术推上公共道路，尽管起初的规模可能非常有限。
据彭博社此前报道，特斯拉预计将于6月12日在奥斯汀正式启动其自动驾驶网约车服务的“试点项目”。不过，该公司尚未确认具体时间，仅表示将在6月推出。(作者/箫雨)
IT之家 6 月 11 日消息，IT之家从中国科学院自动化研究所微信公众号获悉，近日该所神经计算与脑机交互（NeuBCI）课题组与中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心的联合团队结合行为实验与神经影像分析，首次证实多模态大语言模型（MLLMs）能够自发形成与人类高度相似的物体概念表征系统。这项研究不仅为人工智能认知科学开辟了新路径，更为构建类人认知结构的人工智能系统提供了理论框架。相关研究成果以 Human-like object concept representations emerge naturally in multimodal large language models 为题，发表于《自然・机器智能》（Nature Machine Intelligence）。
人类能够对自然界中的物体进行概念化，这一认知能力长期以来被视为人类智能的核心。当我们看到“狗”“汽车”或“苹果”时，不仅能识别它们的物理特征（尺寸、颜色、形状等），还能理解其功能、情感价值和文化意义 —— 这种多维度的概念表征构成了人类认知的基石。
传统人工智能研究聚焦于物体识别准确率，却鲜少探讨模型是否真正“理解”物体含义。论文通讯作者何晖光研究员指出：“当前 AI 能区分猫狗图片，但这种‘识别’与人类‘理解’猫狗的本质区别仍有待揭示。”团队从认知神经科学经典理论出发，设计了一套融合计算建模、行为实验与脑科学的创新范式。研究采用认知心理学经典的“三选一异类识别任务”（triplet odd-one-out），要求大模型与人类从物体概念三元组（来自 1854 种日常概念的任意组合）中选出最不相似的选项。通过分析 470 万次行为判断数据，团队首次构建了 AI 大模型的“概念地图”。
实验范式示意图。a，物体概念集及带有语言描述的图像示例。b-d，分别针对 LLM、MLLM 和人类的行为实验范式和概念嵌入空间。
研究人员从海量大模型行为数据中提取出 66 个“心智维度”，并为这些维度赋予了语义标签。研究发现，这些维度是高度可解释的，且与大脑类别选择区域（如处理面孔的 FFA、处理场景的 PPA、处理躯体的 EBA）的神经活动模式显著相关。