宝贝腿长变直：肌肉力量增长的秘密武器 | 适度的腿部伸展与锻炼让小腿部不再疼痛！: 改革的必要性，未来是否能产生期待的结果？，: 影响深远的话题，难道值得我们沉思？
我有一个名叫小明的孩子，他是一个活泼好动的小男孩，喜欢踢足球和跑步。他的一双大脚似乎天生就长得笔直，但在一段时间后，我发现他的大腿内侧开始出现疼痛感，尤其在长时间运动后，这种疼痛感尤为明显。我怀疑这可能是因为过度使用或不适当的腿部伸展导致的肌肉力量增强。
让我们来理解一下肌肉力量的增长原理。当我们的身体进行一种持续的力量训练时，比如踢足球、跑步等高强度运动，我们的骨骼、肌肉和关节需要承受更大的负荷以支撑我们的身体重量和姿势。这个过程不仅包括了骨骼的生长和塑形，也涉及肌肉的拉伸、收缩和增殖。这些过程可以促进肌肉纤维的生长和加强，使我们能够承受更高的压力，从而提高我们的运动性能和耐力。
如果我们过度地强调腿部的伸展和锻炼，却忽视了肌肉力量的保持，可能会适得其反，甚至可能导致肌肉力量下降和受伤。这是因为，尽管肌肉力量的增长可以通过定期的有氧运动和无氧运动（如深蹲、硬拉）来实现，但过度的力量训练也可能破坏肌肉结构，导致肌肉组织的损伤或萎缩。
适度的腿部伸展和锻炼对于小腿部来说是非常必要的。以下是一些具体的建议：
1. 设定合理的锻炼目标：对于初学者或想要逐渐增加肌肉力量的人来说，最好从较低的强度和频率开始。例如，每周至少三次有氧运动（如跑步、游泳），每次30-60分钟，并结合一些轻度的力量训练（如俯卧撑、桥式运动）。确保你的运动量足够，但不要一开始就进行过重的压力训练。
2. 增加肌肉力量训练的质量：选择适合自己的锻炼方式和技巧，避免过度重复的动作或者剧烈的刺激。例如，你可以尝试不同的腿部动作组合，例如深蹲、弹跳步、腿弯举等，每种动作应交替进行，以保持肌肉的平衡和协调性。练习正确的姿势也很重要，避免膝盖过度弯曲或髋部超载，这会导致小腿疼痛和肌肉劳损。
3. 定期休息和恢复：虽然锻炼是肌肉力量增长的关键因素，但过度劳累也会对肌肉造成伤害。确保在锻炼后的24小时内给肌肉足够的休息时间，以便肌肉得到充分的修复和恢复。合理安排训练后的拉伸和热身活动也很重要，可以帮助放松肌肉，减少肌肉酸痛。
4. 饮食均衡：良好的饮食习惯也是肌肉力量增长的重要组成部分。蛋白质是肌肉修复和生长的基本营养素，应该在日常饮食中得到充足补充。碳水化合物（如全麦面包、糙米、燕麦等）也是提供能量的重要来源，而维生素和矿物质（如D、E、B族维生素、钙、镁等）则有助于肌肉功能的维持和改善。
“宝贝腿长变直：肌肉力量增长的秘密武器 | 适度的腿部伸展与锻炼让小腿部不再疼痛”这一主题，提醒我们在注重肌肉力量增长的也要注意如何通过科学的锻炼方法和合理的饮食习惯，为我们的健康做出贡献。只有这样，我们的腿部才能真正变得更强壮、更灵活，而在享受体育运动带来的快乐和满足感的也能避免不必要的疼痛和伤害。
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。