人工智能颠覆！高清美剧《美七777》 AI换脸技术引发热议：高清重播下的身份揭秘，伊朗国防部发言人：发生爆炸的港口无进出口军用物资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”事物国际层面，美国国会的制裁压力正在升级。共和党参议员格雷厄姆5月30日表示，参议院可能于下周推动对俄新制裁法案，包括对购买俄能源的国家征收500%关税。这一法案已获得73名参议员支持，但特朗普政府仍持观望态度，国务卿鲁比奥暗示需等待谈判进展再做决定。值得关注的是，俄方对此回应称，若制裁升级将影响黑海粮食协议的执行，而该协议涉及全球19%的大麦和14%的小麦供应。
从好莱坞大片《美七777》的惊艳特效和深度剧情中，我们可以看到人工智能在娱乐领域的革命性突破。在高清美剧中引入AI换脸技术引发了前所未有的社会热议——高清重播下，观众是否能够还原电影中的人物身份与情感状态？这一新颖且富有挑战性的场景，不仅展现了人工智能的魅力，也揭示了高清视频制作中的深层次问题。
关于AI换脸技术本身，《美七777》中引入的这项新技术无疑是极具创新性和观赏性的。通过深度学习算法，AI技术可以模拟出精确的人脸特征，并以极高精度将演员的面部表情、眼神、动作等细节完美复现出来。这使得观众仿佛置身于电影画面之中，体验到真实感强烈的角色转换过程。尤其在高清重播下，由于高清摄像机的清晰度和色彩表现力，AI换脸技术能为观众提供更为细腻、逼真的图像效果，使人物形象更加栩栩如生。
对于高清重播下AI换脸技术引发的身份揭秘，人们的态度却各不相同。一方面，一些观众认为这样的技术和高清重播相结合，无疑大大提升了电影艺术的表现力和感染力，给观看体验带来了前所未有的震撼。他们期待通过这些生动的艺术元素，重新解读角色的性格特点和人生轨迹，从而对角色的心理动机和道德底线产生更深入的理解。
另一方面，也有一些人对这种技术持谨慎态度，担心它可能引发隐私泄露和身份盗窃等问题。尤其是在高清视频监控和人脸识别技术日益普及的社会背景下，人们的个人信息和隐私安全问题愈发引人关注。他们担忧，如果AI换脸技术被用于追踪观众的行为模式或进行精准营销，那么个人身份的完整性和私密性可能会受到严重威胁。
AI换脸技术还可能触及到艺术创作和审美的基本原则和价值尺度。比如，传统的艺术作品通常以人物形象的真实和生动作为其核心价值，而AI换脸技术能否打破这一传统，实现艺术创作上的变革和超越，仍然存在争议。有人认为，AI换脸技术虽然可以在一定程度上模拟出各种复杂的面容形态，但终究无法达到人类艺术家的独特审美和创造能力，因此可能会影响艺术表达的自由和多元性。
高清美剧《美七777》中引入AI换脸技术引发了广泛的社会讨论和争议。一方面，AI换脸技术以其高超的技术水平和视觉效果，丰富了电影艺术的表现形式，丰富了观众的观影体验；另一方面，它也可能引发一系列的伦理和社会问题，涉及到个人隐私保护、艺术创作自由度等方面。我们需要理性看待这一技术的发展趋势，并结合具体场景和情境，探讨如何在保持观赏价值的兼顾到各方利益，确保AI换脸技术真正服务于大众艺术欣赏的需求，而不是成为一种潜在的风险隐患。在这个过程中，我们需要不断地推进科技与人文的深度融合，探索人工智能在娱乐领域的新应用路径，推动电影艺术的高质量发展和创新，让观众在享受视听盛宴的也能感受到人工智能带来的独特魅力和深刻启示。
当地时间4月27日，伊朗国防部发言人表示，根据调查和审查文件，本次发生爆炸的港口在过去和现在均没有进出口军用物资。他否认了部分外媒对此类消息的不实报道。
伊朗港口发生爆炸 已致28人死亡
26日，位于伊朗南部阿巴斯港的沙希德拉贾伊港口发生爆炸。该港口是伊朗大型航运基地之一，也是伊朗最重要的港口之一。据伊朗官方伊通社数据，伊朗非石油货物进出口总量55%以上在该港口装卸。此外，该港口还承担着伊朗85%以上的集装箱装卸任务。
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。