大象高清免费专区：一区二区1000万片精彩大片，尽享视觉盛宴！，原创 乒超联赛：樊振东力挽狂澜！再夺2分击败林高远，许昕连续2场失利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”事物实际上，在5.7印巴空战及随后几天的印巴军事交火中，全球军方经过研究后，已经发现了多个震撼的细节。难怪印度不想打，并选择在双方爆发空战后第三天的5月10日，就选择同巴基斯坦达成停战协议，恐怕就是看出了问题很严重。
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北京时间6月9日晚，乒超联赛爆发焦点之战，两支拥有国乒主力的球队狭路相逢，结果上海地产集团3-2艰难险胜汕头明润，其中此前在首轮连夺2分、带队战胜山东鲁能的樊振东再次力挽狂澜赢2盘，而且战胜了国乒主力林高远，至于奥运冠军许昕则是遗憾连输2场，详细战况请看下文。
【比赛相关】
上海地产、汕头明润都是乒超的男团劲旅，前者拥有两位奥运冠军，不过老将许昕早已退出了国乒序列，而樊振东也有近半年没有参加比赛，三号主力周恺状态也不是很理想，实力大打折扣；汕头明润则是以林高远为核心，其他队友水平相对逊色，此战同样面临考验。
【比赛过程】
许昕/周恺0-3林高远/陈垣宇：首盘双打汕头明润率先取得优势，林高远/陈垣宇在首局恶战至最后2分定胜负，最终11-9险胜上海地产集团的许昕/周恺，随后林高远/陈垣宇再接再厉，又以11-6拿下第二局，最后第三局再次以11-9锁定胜利，由此而为本队拔得头筹。
樊振东3-1徐海东：第二盘单打汕头明润无法让头号主力林高远连续上场，最终选择让直拍名将徐海东迎战对面的头号主力樊振东。比赛开打后，樊振东以13-11险胜首局，随后第二局11-6拿下，第三局恶战至9-11惜败后重振旗鼓，最终在第四局以11-7结束战斗。
周恺3-1陈垣宇：第三盘上海地产的周恺再次遭遇冲击，此前他就在与山东鲁能的较量中连丢2分，这次又被汕头明润的陈垣宇以11-8拔得头筹，但随后状态回升，第二局以11-3轻松拿下，第三局以11-8再胜，第四局错失赛点后以11-9险胜，由此而连扳三局实现逆转。
许昕1-3徐海东：第四盘是目前乒乓球界比较少见的直拍选手对决，虽然许昕的过往成绩远强于徐海东，但他毕竟已经是一位35岁的老将，此战上来就以5-11先负，紧接着11-8扳回一城，第三局在领先的情况下9-11错失机会，第四局最终以6-11结束战斗，由此而连续两盘告负。
樊振东3-1林高远：决胜盘是乒超的首场世界冠军之战，首局樊振东在落后的情况下实现逆转，最终以11-9险胜拔得头筹。第二局樊振东依旧牢牢控场，随即以11-8再次拿下，由此而大比分2-0领先将林高远、同时也将汕头明润队逼入绝境。
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。