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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。
其实在繁华的大城市里面，时尚和街拍是随处可见的，尤其是像北京三里屯这样的国际大都市，一个充满科技、军事、时尚等等之类的大城市，我们不管是走在街头还是巷尾，你都会发现北京三里屯有自己的时尚态度，独特的穿搭个性。
那么你喜欢这样的街拍城市吗？其实我国除了三里屯，还有比较出名的就是太古里、武康路、观音桥、清河坊等等之类的地方，每个城市每个地方都有独属于自己的风格和特色，那么我们今天就可以从这些街拍中汲取灵感和启发。
作为一个在时尚圈摸爬滚打多年的博主来说，趁着出差专程来到了北京三里屯这个大都市，来探索今年夏天最流行的穿搭气质，没想到一走到北京三里屯这个街道，眼前的街景让我眼前一亮，满大街都在穿“短裤+运动鞋”，既洋气又显高。
第一章：让沉闷的短裤变有趣，北京女生的“短裤+运动鞋”太潮
⑴短裤配运动鞋，凸显出轻盈感