两位吃货对决：两个炸鸡大胃王的较量与江湖恩怨，新一轮货币战争在路上，这次我们派香港迎战！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5月27日，李亚鹏现任妻子海哈金喜更新社交动态，一连回应了三道关于她与李亚鹏感情生活的问题。她一句“分居很久，但没有离婚”，让无数网友震惊不，引发热议！
在繁华的都市街头，有两个吃货，他们的名字分别叫做“香辣鸡柳王”和“酸辣鸡翅王”。他们都是美食界的一颗璀璨星，拥有着独特的烹饪技术和丰富的口感，被誉为“两大吃货对决”的主角。两人之间的故事，充满了神秘和传奇。
香辣鸡柳王，出生于一个富裕的家庭，从小就对美食有着无尽的热爱。他深谙炸鸡制作技艺，每一道鸡柳都选用新鲜的鸡肉，经过精心腌制，外皮酥脆、内里鲜嫩，让人一尝难忘。他的炸鸡大胃王之名，不仅源于其食量惊人，更是因为他能在短时间内将一整只鸡切成小块，一口咬下，香气四溢，满口生津。
而酸辣鸡翅王，则以其独特风味和爽滑口感闻名。他出身贫寒，从小就在市场中卖小吃，靠自己的努力和智慧，学会了如何腌制酸辣鸡翅。他采用秘制的酱料和配料，让鸡翅的味道既酸又辣，既有麻辣刺激的口感，又有鲜美的肉质，令人回味无穷。
两位吃货的故事并非只是关于美食，更包含了江湖恩怨。在一次挑战赛中，香辣鸡柳王和酸辣鸡翅王分成了两组，比赛的目标是比谁能在规定时间内煎出最多、最美味的鸡柳。他们的速度和技巧却截然不同。香辣鸡柳王虽然速度快，但却因为过于追求速度，导致菜肴出现焦糊和口感不佳的问题；而酸辣鸡翅王则擅长控制火候，使得每一块鸡翅都能保持最佳状态。这一场比赛的结果，使得双方之间产生了深刻的矛盾和仇怨。
后来，为了平息这场风波，两家店联合举办了一场美食争霸赛。香辣鸡柳王决定以美食为武器，挑战酸辣鸡翅王的口味和烹饪技术。他从市场上收集到了各种食材，包括鸡胸肉、面包糠、辣椒粉等，尝试将自己的创意融入其中，打造出了一道道独具特色的鸡柳。而酸辣鸡翅王则以其独特配方，制作出了各种各样的酸辣鸡翅，赢得了大家的喜爱。
最终，在美食争霸赛中，香辣鸡柳王凭借其精细的手艺和创新的口味，成功击败了酸辣鸡翅王，赢得了比赛的胜利。这次胜利并未能化解两人之间的恩怨，反而让他们更加坚定了自己在美食领域的地位，也成为了他们在江湖上的对立面。
这两位吃货的对决，既是美食界的竞争，也是人生的较量。他们用各自的方式展现了自己的才华和勇气，同时也揭示了食物的力量和魅力。无论结局如何，他们都留下了深刻的印象，成为了人们心中不可磨灭的记忆。正如他们所说：“我们都在寻找那份属于自己的滋味，就像那句歌词所说——‘我愿为你付出一切’。”而这正是美食的魅力所在，它不仅仅是味蕾的享受，更是情感的寄托，让我们在品尝美食的也能找到生活的真谛。
最近的国际局势非常微妙，先是美国的国债拍卖如期遇冷，投标倍数跌至2.46，创了6个月的新低。
然后几乎在同一时间，香港《稳定币条例草案》正式通过了，京东、渣打等巨头排着队申请牌照。
当美国国债拍卖现场的冷清钟声，与香港立法会全票通过《稳定币条例草案》的掌声，在太平洋两岸同时响起。看似毫不相干的新闻，背后却是一环扣着一环，一场看不见硝烟的新型货币战争已经拉开序幕了。
制图：豆包AI
稳定币到底是什么？
定义：稳定币是一种价值相对稳定的数字货币，通常通过与法定货币（如美元、人民币）、商品（如黄金）或其他资产挂钩来维持其稳定性。其主要功能包括：
1、 降低价格波动：相比比特币等波动性较大的加密货币，稳定币更适合日常交易和储值。
2、促进跨境支付：交易速度快、成本低，可绕过传统银行系统（如SWIFT）。
3、 金融创新工具：在去中心化金融（DeFi）和资产代币化（RWA）中充当流动性媒介。
举个列子：比特币就像一只“价格天天波动的股票”你今天买了七个比特币，命运可能跌10%，也可能涨20%这很刺激，但拿它当“钱“用就很不方便，今天可能能买个包，明天可能就只能买个丝巾。而”稳定币“就像一张”绑定了法币（比如美元）的电子版货币，价格几乎不变。1个稳定币=1美币，你用它来买东西，转账、存钱都不用担心价格大起大落。
有人可能要问，那我干嘛不直接用美元？
跨境转账：传统银行转到国外，几天、几十元的手续费都有可能，而用稳定币、转账极快。只要几分钟，手续费相对也较低——很多在海外打工的华人、留学家长已经在用了。
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。