挑战自我：英语老师秘密安排兔宴令我大开眼界，“爱达·魔都”号将于2027年在天津部署长期航线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”事物据彭博社报道，苹果公司正重塑其六大系统，不再使用传统版本号，而是以年份为后缀命名。
从教生涯的开始，我在英语教学岗位上经历了无数个挑战与变化。在一次偶然的机会中，我发现我的英语课堂上有一项特殊且富有创意的教学活动——“神秘兔宴”。这场由英语老师精心策划和准备的兔宴，不仅为学生们带来了全新的学习体验，更是对我个人能力的一次大胆突破和自我挑战。
在平时的英语课堂教学中，我们通常会使用传统的授课方式，通过讲授、问答、讨论等方式，让学生们在轻松愉快的氛围中掌握新知识，提升语言表达能力和跨文化理解能力。而这次的“兔宴”，则打破了一贯的课堂教学模式，将我们的注意力完全吸引到了一只活泼可爱的小兔子身上。
具体来说，“神秘兔宴”的实施流程如下：教师向学生介绍兔子的相关知识，包括其特点、习性、生活习性等，激发学生们对动物的兴趣和好奇心。接着，教师引导学生制作一些关于小兔子的PPT或卡片，如图片、故事、谜语等，以增加课堂趣味性和互动性。然后，教师组织一场模拟兔宴活动，让每个小组扮演不同的角色，如主人、厨师、服务员等，并带领他们在课堂上进行一系列模拟操作，如喂食、烹饪、点餐、服务等。在这个过程中，学生们不仅要运用到自己的口语和听力，还需要熟练地使用英语完成各个环节，这种实战性强的练习极大地锻炼了他们的语言实践能力。
在这场“兔宴”中，除了日常的英语教学内容外，还融入了许多有趣的元素，如游戏、竞赛、团队合作等，使得课堂变得生动有趣。例如，为了提高学生的听力理解能力，教师设计了一系列小测验和问答环节，让学生们在实际场景中体验听力技巧的运用；为了增强学生的沟通和交流能力，教师引导学生模拟真实的商务会议情境，让他们在轻松的氛围中进行英语谈判和交流。这些活动不仅丰富了教学内容，更让整个课堂充满了活力和创新精神。
通过这次“神秘兔宴”，我对英语教学有了更深的理解和感悟。它不仅仅是一种传统教学手段的升级，更是一种教育理念的革新。英语教师通过这种方式，鼓励学生们勇于尝试和探索，充分挖掘自身的潜能，培养他们的独立思考能力和创新能力。这也让我明白，每一次挑战和突破，都是自我成长和进步的重要机会，只有勇敢面对并克服困难，才能真正实现自我价值。
“神秘兔宴”不仅是一次精彩的英语教学活动，更是一次充满惊喜和乐趣的自我挑战。对于每一位英语老师而言，这都是一次宝贵的经验积累，也是一次自我审视和提升的过程。我相信，只要我们敢于接受挑战，善于总结经验，就一定能创造出更多令人耳目一新的英语教学方法，用实际行动诠释“挑战自我，创造美好”的理念，为学生们开启一段充满色彩与活力的英语学习之旅。
天津6月8日电 (记者 王君妍)爱达邮轮将在2027年4月至10月首次在天津运营中国首艘国产大型邮轮“爱达·魔都”号，航季为期6个月。爱达邮轮8日于天津发布上述计划。
6月8日，旅客在天津国际邮轮母港出发大厅等待登船。 中新社记者 佟郁 摄
据悉，这将是“爱达·魔都”号首次在上海以外的中国港口城市进行长期航线部署，为京津冀地区旅客提供高品质邮轮假期选择。此外，“爱达·地中海”号亦计划于2027年1月至3月期间在天津开启冬季航季。届时，“爱达·魔都”号和“爱达·地中海”号计划在天津全年运营50余个航次。
同日，“爱达·地中海”号正式开启2025年天津新航季，首航载客近2600人。今年夏季，该船还将推出包括12天11晚的“夏日悠游北海道”长航线在内的多个主题航次。
6月8日，爱达邮轮旗下“爱达·地中海”号国际邮轮回归天津国际邮轮母港，搭载近2600名旅客开启前往日韩的国际邮轮航线。(无人机照片)中新社记者 佟郁 摄
天津东疆综合保税区在当日举行欢迎爱达邮轮回归天津国际邮轮母港系列活动。活动中，天津东疆综合保税区发布“邮轮+”计划，推出文旅商体新场景、海洋休闲特色文旅线路及文旅联动特惠产品。据悉，在天津国际邮轮母港乘坐国际邮轮的旅客，持有邮轮船票在天津东疆综合保税区内餐饮、住宿、景区景点消费可享有优惠折扣。
天津东疆综合保税区相关负责人介绍，天津东疆综合保税区将持续推出“邮轮+”新业态、新场景、新体验，提升文旅消费水平。(完)
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。