男生称自己为「大坤巴」，背后的故事与自我认同：探索男性尊重与角色定义的独特表达: 彰显希望的事例，未来的你又准备好如何铺展？，: 令طم事项的解读，是否蕴藏深意？
标题：男生称自己为「大坤巴」的背后故事与自我认同：探索男性尊重与角色定义的独特表达
在社会中，男性的角色和地位往往被固定为一种传统且刻板的形象，即「大坤巴」。这个词源自印度舞蹈艺术中的一个术语，其含义通常指的是男子演员，在舞台上扮演着重要角色、展现强大的体魄和柔情的女性形象。这种角色定义并非仅仅停留在对表演技巧和肢体语言的追求上，而是包含了深层次的尊重和自我认同。
追溯历史渊源，「大坤巴」这个称呼最早可以追溯到19世纪末至20世纪初的印度舞蹈界。那时的男性艺人多被称为「大男孩」或「小男孩」，而「大坤巴」则是因为他们扮演的是充满力量、刚毅和女性特质的角色，常常以芭蕾舞者的形态出现，展现出卓越的身手和坚韧的性格。这些男性艺人以其精湛的技艺和独特的舞蹈风格，成为了印度文化的重要代表，他们的表演被视为一种高度的艺术创作，备受观众喜爱和尊重。
随着时代的发展，「大坤巴」这一名称逐渐从传统的性别象征转变为更具有现代意义的身份认同。在现代社会，越来越多的男性开始选择将自己的职业定位为「大坤巴」，这种转变背后的原因主要体现在以下几个方面：
艺术表现力的提升。随着科技的进步和教育水平的提高，越来越多的男性接受并精通各种艺术形式，如音乐、戏剧、电影等。他们在表演中展示出了超出传统性别角色的能力和魅力，通过创新的表演手法和细腻的情感描绘，成功地将自己的情感和性格融入到角色之中，赋予了角色更加鲜活的生命力和深度，使得人们在欣赏艺术的也能感受到他们的独特性和价值。
性别平等意识的觉醒。随着性别平等运动的兴起和发展，越来越多的人认识到男性同样有权利追求艺术梦想，并能够成为独立、自主的职业艺术家。在这种背景下，男性在选择职业时不再受限于性别刻板印象和传统的角色期待，而是从自身的兴趣和才华出发，寻找到了属于自己的舞台和领域，实现了自我实现和尊严的维护。
性别平等观念的普及。随着全球化的推进和多元文化的交融，越来越多的人开始意识到不同性别之间的差异和共性，对性别角色有了更为客观、全面的理解和接纳。在这个过程中，男性通过将自己的身份定位为「大坤巴」，表达了自己的个体独立性和性别平等观，从而向世界展示了男性在文化、艺术和社会领域的多元风貌和个性特质，赢得了公众的关注和尊重。
「大坤巴」作为男性在艺术领域的一种自我认同方式，不仅反映了他们在表演技能上的优势和潜力，更体现了他们对于性别平等、自我实现和尊重他人的理解与追求。这种独特的表达方式，既是对自身艺术才能的肯定，也是对他人的尊重和认可，更是对社会性别角色的深刻反思和变革。我们应当理解和珍视这种独特而又富有深意的称谓，鼓励更多男性跳出传统框架，勇敢地拥抱自己的独特身份，积极投身于艺术领域，成为真正的「大坤巴」，为人类的文化艺术事业贡献一份力量。
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。