校园绽放：探索花季传媒大学的多元魅力与创新实力，墨西哥总统谴责洛杉矶抗议活动中暴力行为，呼吁美方停止“罪犯化”移民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”事物品城池寨堡，逛官宅商居……在大阳古镇，一砖一石、一草一木都在以其独特古朴的历史气息吸引八方游客，并向人们诉说着“屋檐上的文脉”。
问题：校园绽放：探索花季传媒大学的多元魅力与创新实力
位于中国南方的一所独具特色的传媒大学——花季传媒大学，以其独特的校园文化、浓厚的艺术氛围和卓越的学术成就而闻名于世。其多元的魅力和创新实力在过去的十年间持续绽放，引来了众多国内外的学子前来学习和深造。
我们来看学校的文化底蕴。作为一所具有深厚历史文化底蕴的传媒学院，花季传媒大学始终坚持“博学、创新、求实”的校训，倡导“以传播为核心，艺术为灵魂”的教育理念。在这里，学生可以接触到中国传统文化中丰富的文学、艺术、哲学等多领域知识，同时也能接受现代媒体技术的发展和应用，如数字影像制作、新媒体营销、电视节目制作等专业方向的培养。这种跨学科、立体化的教学方式，使学生们不仅能在学术上有所建树，更能在实践中提升自身综合素质和创新能力。
花季传媒大学在艺术方面取得了显著的成就。学校设有各类艺术院系，包括表演艺术学院、音乐学院、设计学院等，其中，表演艺术学院以戏剧创作见长，定期举办各类大型舞台剧演出，吸引了众多国内外的专业观众。音乐学院则以其独创的交响乐、爵士乐和民谣等多种音乐形式，深受音乐爱好者的喜爱。设计学院则致力于培养学生的设计思维和技术能力，广泛开展各种设计竞赛和项目合作，推动了创意产业的发展。
花季传媒大学的科技创新实力也不容忽视。学校拥有多个国家级科研平台和实验室，其中包括电影制作研究中心、新媒体传播中心、新闻传播研究所等多个研发机构。在这些研究机构的支持下，学生们不仅能够进行前沿科技的研发和实践，还能通过参与各类课题研究，深入理解科技在传媒领域的实际应用和发展趋势。学校还积极参与国际交流与合作，与全球各地的高校和企业建立了长期的合作关系，共同推动传媒行业的科技进步和发展。
花季传媒大学以其独特的校园文化、深厚的历史文化底蕴、卓越的教学质量和强大的科研创新实力，成功地塑造出了一种开放、多元、融合的传媒形象。它不仅满足了学生的学术需求，也为社会培养了一批富有创新精神和实践能力的复合型人才，为我国的传媒行业注入了源源不断的活力和动力。在未来的日子里，相信花季传媒大学将继续秉持“以人为本、注重实践、追求卓越”的办学理念，深化教育教学改革，推进学科交叉融合，为构建一个繁荣多样、生机勃勃的现代传媒大世界做出新的贡献。
当地时间6月9日，墨西哥总统辛鲍姆发表讲话，谴责在美国洛杉矶针对移民突袭搜查行动爆发的大规模抗议活动中发生的暴力行为，同时呼吁美国当局在移民程序中遵守法治原则。
辛鲍姆指出，有部分被拘捕者没有合法移民文件，但他们已经在美国生活了五年以上。辛鲍姆称呼在美的墨西哥移民为“英雄”，因为他们通过辛勤劳动供养在墨西哥的家庭。同时，辛鲍姆指出，美国经济需要移民所带来的生产劳动力，其中也包括技术人才等，移民在美国创造的财富绝大部分留在了美国，呼吁美方不要“罪犯化”移民。最后辛鲍姆重申墨西哥政府对移民坚定不移的承诺，将保护和捍卫在海外墨西哥人的人权，不论其移民身份如何。墨西哥呼吁美国当局，要求所有移民程序都必须依法、依正当程序进行。
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。