揭秘：后入大奶的科学原因及秘诀，让每个妈妈都能从容应对产后恢复挑战，朝鲜“重大事故”驱逐舰修复平衡性并安全下水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”事物罗伟章的《戏台》中，表哥纪军约“我”去茶楼喝茶，请求“我”帮他“演戏”，让“我”的父母跟他的父母争抢外婆留下的房产，目的是让表哥争吵了一辈子的父母能因此齐心协力，能有一个夫妻的样子。“我”犹豫再三，半推半就 地推动此事，“戏台”搭好了，影响却超乎预料……《戏台》聚焦家庭以及个人的困境，在故事的讲述中将其一点点呈现出来，不突兀，随着故事缓缓流出，姨母的人生，姨夫的人生，包括“我”“我父母”的人生都随着故事浮现出来。小说以第一人称进行叙事，戏剧感十足，充满荒诞性。
以下是关于后入大奶的科学原因以及实用的秘诀，帮助每一位妈妈在产后恢复过程中从容应对挑战的文章：
《揭秘后入大奶的科学原因与秘诀》
母乳是新生儿最珍贵的营养来源，对宝宝的成长发育起着至关重要的作用。如何成功地将乳房喂养延长至产后几周甚至几个月，成为许多新妈妈面临的重大挑战。本文将揭示后入大奶的科学原因，并通过实用的秘诀，为每位妈妈提供科学的方法和策略，帮助她们在产后恢复期间，实现更好的哺乳体验，同时保持健康的体重。
一、科学原因：
1. 婴儿需求：婴儿在出生后的前几个月内，尤其需要大量的乳汁来满足其生长发育所需的能量和蛋白质。随着孩子的体重增长，母亲体内的激素水平也发生相应变化，如催产素分泌增加，这使乳腺开始产生更多的乳腺刺激素，促进乳腺的发育和增大。
2. 生理适应：母体的生理周期也在影响哺乳时间。当女性进入生育期时，体内雌激素含量升高，这种激素能够促使乳腺腺泡增生，从而准备供应胎儿的营养。这些腺泡随着孕期的进展逐渐成熟，为产后哺乳做好了充分的准备。
3. 增加哺乳频率：研究发现，每天至少两次或以上的哺乳对于新生儿的健康成长具有重要意义。多次哺乳有助于刺激乳腺持续释放乳汁，有利于形成稳定的母乳供应模式，同时降低母亲因疲劳、焦虑等情绪因素引发乳腺疼痛的可能性。
二、实用秘诀：
1. 适时调整喂奶姿势：确保正确而舒适的哺乳姿势至关重要，避免乳房受压过重，导致乳腺肿胀、疼痛或堵塞。正确的哺乳姿势包括：将孩子放在腹部，呈45度角向下倾斜；用一只手托住乳房，另一只手的食指和拇指支撑乳房，手指自然下垂，以稳定乳房位置；轻轻地将乳头送入口中，让孩子吸入足够的乳汁。
2. 制定合理的饮食计划：母乳的质量很大程度上取决于母亲的饮食习惯。建议您保证摄入充足的蛋白质、钙质和其他必需脂肪酸，如鱼、豆类、坚果、全谷物等，以支持乳腺的正常发育和乳汁分泌。避免食用过多咖啡因、酒精、高糖食品和饱和脂肪，因为这些物质可能干扰乳汁的分泌和质量。
3. 健康的生活方式：保持良好的睡眠、适度的运动、均衡的饮食和心态平衡也是关键。充足的休息有助于身体和精神状态的恢复，有助于提高母乳分泌量。适当的锻炼可以增强体力，改善血液循环，缓解压力，进而提高哺乳效率。维持一个积极乐观的心态也有助于消除紧张情绪，更好地适应并享受母乳喂养的过程。
后入大奶并非不可能实现，而是需要科学的原因和有效的实践方法。每一个妈妈都可以找到适合自己的恢复策略，使哺乳过程更加愉快且有益于母婴健康。让我们一起努力，拥抱这个美妙的母乳喂养旅程！
新华社平壤6月6日电（记者冯亚松 王超）据朝中社6日报道，朝鲜发生“重大事故”的新建驱逐舰已于6月初“完全修复舰船平衡性”，于5日下午“安全纵下水并在码头系留”。
报道说，现场修复推进小组5日向朝鲜劳动党中央军事委员会汇报了驱逐舰修复工作情况。
报道说，经专家组对船体整体状态进行复查后，驱逐舰将进入下一阶段修复作业。下一阶段微调修复作业将在罗津修船厂干船坞进行，预计耗时7至10天。
报道说，负责指挥现场修复推进小组工作的朝鲜劳动党中央委员会书记赵春龙表示，在朝鲜劳动党八届十二中全会召开之前，舰船修复工作将会全部结束。
据朝中社此前报道，朝鲜新建造的5000吨级驱逐舰5月21日在清津造船厂举行下水仪式过程中发生“重大事故”。朝鲜随后成立调查组对事故进行全面调查。
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。