沉浸式观看——探索91麻豆国货线上自制剧场，同步原汁原味的观影体验，河南省委：坚决打赢打好集中整治违规吃喝硬仗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”事物从沪股通前十大成交个股来看，贵州茅台位居首位；兴业银行和国泰海通分居二、三位。
关于近年来国内新兴的电商平台91麻豆国货，其在线自制剧场以其独特的方式，为消费者带来了前所未有的沉浸式观影体验。这个充满活力和创新精神的平台，以全新的理念诠释了国货的魅力所在，同时也打破了传统线下剧场的局限性，让观众能够享受到原汁原味、实时互动的观影盛宴。
在91麻豆国货平台上，用户可以随时随地找到各类原创剧场作品，无论是热门电影还是冷门喜剧，都能在这里找到属于自己的那一份情感共鸣。每个剧目都有精美的海报和预告片，让人仿佛置身于剧中角色的现实生活之中，全方位地感受角色的心理活动和情感变化，仿佛身临其境。剧集内容设计上，每一部剧本都充满了独特的创意和深度，无论是设定背景、剧情设置还是人物塑造，都力求将故事中的每一个细节都表现得淋漓尽致，引发观众的情感共鸣。
除了精彩的剧情之外，91麻豆国货还特别注重制作团队的专业水平和制作技术。他们的制作团队由一群热爱艺术、熟悉剧情的人组成，他们通过专业的拍摄设备和技术手段，使每一帧画面都呈现出细腻而逼真的质感，让人仿佛在观看一部高水准的电影。91麻豆国货平台还会定期邀请知名的演员参与演出，他们的精彩演绎不仅提升了剧集的艺术效果，也为观众带来了一场视觉和听觉的双重享受。
91麻豆国货平台还注重用户体验的设计。他们采用了全新的UI界面和交互方式，使得操作过程简单直观，无论你是第一次使用平台，还是已经熟悉其操作流程的老手，都能够轻松找到自己需要的内容和服务。平台还提供丰富的评论区和话题讨论区，用户可以通过分享自己的观后感、建议和疑问，与其他人进行交流和探讨，这种开放式的社区氛围极大地增强了用户的归属感和参与感，大大提高了用户的粘性和满意度。
91麻豆国货在线自制剧场以其丰富多样的内容、专业的制作技术和出色的用户体验，成功地打造出了一种全新的、具有高度个性化的观影体验模式。它打破了传统线下剧场的空间限制，让观众可以在家中就可以享受到原汁原味的观影体验，充分体现了互联网科技的魅力和国货文化的魅力。未来，随着国内电商市场的不断发展和壮大，我们有理由期待，更多的国货电商平台能够像91麻豆国货一样，通过创新的经营策略和优质的产品和服务，为广大消费者创造更多元化的观影选择，让更多的人能够享受到原汁原味、沉浸式观看的国货之美。
6月10日，省委党的建设工作领导小组扩大会议召开，深入学习贯彻习近平总书记关于加强党的作风建设的重要论述和考察河南重要讲话精神，落实中央党的建设工作领导小组和深入贯彻中央八项规定精神学习教育中央指导组工作座谈会有关要求，对集中整治违规吃喝突出问题再敲警钟、再严禁令，重拳出击、加压整治，以铁心铁面铁腕坚决刹住不知止不收敛、顶风违规吃喝的歪风邪气。省委书记、省委党的建设工作领导小组组长刘宁，学习教育中央第二指导组组长徐令义出席并讲话。省长王凯主持。
刘宁强调，整治违规吃喝是学习教育的重要任务，当前面临形势依然严峻。要提升政治站位、保持清醒头脑，坚定拥护“两个确立”、坚决做到“两个维护”，严明政治纪律和政治规矩，严格落实“十严禁”，从政治上看，从政治上抓，以背水一战的决心、响鼓重锤的力度，对违规吃喝问题露头就打、反复敲打、人人喊打，切实铲除违规吃喝等歪风邪气和顽瘴痼疾滋生土壤。要把自查自纠与明察暗访结合起来，做到动真碰硬；把聚焦重点与全面纠治衔接起来，做到狠刹歪风；把严查快办与深挖彻查贯通起来，做到高压震慑；把通报曝光与以案促改联动起来，做到惩防并举；把完善制度与刚性执行统一起来，做到常治长效，扎实开展“学查改”系列专项行动，不断拧紧思想“阀门”、打出治理“重拳”、扎牢制度“篱笆”、筑牢作风“堤坝”。各级党组织要加强领导，把集中整治违规吃喝摆在更加突出的位置，坚决杜绝过关思想、一阵风思想，进一步压实责任链条、强化严督实导、凝聚社会合力，以坚定态度、有力行动、务实举措坚决打赢打好这场硬仗。
徐令义指出，学习教育重中之重是思想触动、见诸行动。要深刻认识违规吃喝的政治危害，认清作风问题背后各种各样的“局”“圈”“托”，以案为鉴、深刻反省，开展好警示教育，不断增强严格落实中央八项规定精神的政治自觉、思想自觉、行动自觉。要深刻认识整治违规吃喝的紧迫性复杂性，坚持风腐同查同治，深入治理“四风”隐形变异问题，坚决纠治违规吃喝歪风。要切实加强组织领导，坚持党委抓、抓党委，充分发挥“一把手”头雁效应，强化一岗双责、党政同责，静下心、花时间、用力气，抓好班子、带强队伍、引领风气，形成纠“四风”、转作风、树新风良性循环。
会上，张巍向9个省辖市发放督办函，王刚传达中央有关会议和通知精神。省纪委监委通报违规吃喝典型案例。信阳、南阳、许昌、新乡市作表态发言。
安伟、张雷明、张敏、王崧、李亚、江凌、陈星、张建慧出席。
河南日报| 作者 刘婵 张笑闻
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。