十二妹之诱惑：让女友在我精心布置的破房中绽放艳丽花火，“百褶裙”今年夏天又火了！这样穿时髦精致、美爆了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”事物在白宫证实特朗普改变主意之前，马斯克刚于5月30日辞去政府效率部（DOGE）的职务。据报道，马斯克曾直接向特朗普游说，让艾萨克曼担任NASA局长。
今天，我们将会走进一位传奇女性——十二妹的故事。她的魅力如同盛开的绚丽花朵，在十二妹的世界里，她用自己的才华、勇气和热情，创造了无数个奇迹，其中最为人所津津乐道的就是那场在破房中的花火盛宴。
十二妹出生于中国的一个小山村，家族世代从事农业生产，家境虽然并不富裕，但她的父母始终对她寄予厚望，希望她能够通过自己的努力改变命运。十二妹自幼聪明伶俐，对学习充满热爱，尤其是画画和舞蹈，这两样看似平凡却充满艺术气息的艺术形式，深深吸引着十二妹的心。十二妹勤奋好学，每晚都要花费大量的时间和精力在画布上创作，无论是人物肖像、山水风景还是动物形象，都能展现出十二妹丰富的想象力和独特的艺术视角。
生活并不总是阳光明媚，十二妹的母亲因病去世，留下了一个年幼的女儿和一个破旧不堪的房子作为唯一的家当。面对这样的困境，十二妹并没有退缩，而是选择了用她的智慧和勇气去创造属于自己的美好。十二妹开始在破房中进行各种装饰和改造，从墙面到家具，从窗帘到床铺，每一处细节都充满了她对生活的热爱和对美的追求。她把每个角落都变成了艺术的舞台，用色彩斑斓的油画、精致的艺术陶瓷和古老的木雕，打造出了一座独特的艺术之城，仿佛这个房子本身就是一幅生动的画卷，让人无法忘怀。
十二妹的灵感来源于她对生活的热爱和对美的执着追求。她在破房中寻找着创作的源泉，通过对大自然的观察和对人性的理解，她发现每一个细节都有其独特的意义和价值，就像那盛开的花朵一样，不论是在严寒的冬日，还是在炎热的夏日，它们都在坚守自己的美丽，散发出独特的光芒。
十二妹的这场花火盛宴不仅仅是对生活态度的展示，更是对自我价值的肯定。在破房中，十二妹不仅仅是一名画家，更是一位艺术家，她用色彩和线条描绘出了一幅幅美丽的画面，让人们感受到生活的美好与和谐。而在破房中点燃的烟花，更是象征着十二妹对生命和梦想的热情和决心，它燃烧起来，照亮了破房，也照亮了自己的内心世界，展现了十二妹坚定的力量和无尽的创意。
十二妹的故事告诉我们，无论身处何种困境，只要有爱，有信念，就有可能创造出属于自己的奇迹。她的故事让我们明白，生活不只是眼前的苟且，还有诗和远方。而十二妹，正是那个以热爱和坚持点亮破房，实现自己梦想的人，她的故事将会永远被人们铭记在心，成为人们心中的一盏明灯，照亮前行的道路。
最近的天气愈发热了。风中带着微熏的热气，吹得人心蠢蠢欲动。
如果你让我选出一件能代表“此时此刻美妙天气”的单品，不用犹豫！那必定得是一条轻盈貌美的裙子。
相比短裙，百草君更爱长裙。
无惧气温变化，还防晒、防蚊，出门走再大步子都不担心走光。
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。