《大ji巴太粗太长》：轻点爆笑泪奔，探索深邃的大ji与粗犷怪诞的外星人文化，广州一小区负三层火灾揭开地下车库秘密：对业主封闭多年却暗停数百辆外来车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”事物江北区市场监管局对照消费者提供的消费清单，逐项比对周边烧烤门店同类食品分量和价格，查明涉事商家的结算价格高于周边市场均价50%左右，并有通过修改结算单欺诈消费者的行为。
标题：《大ji巴太粗太长》：一部穿越时空的荒诞喜剧，探索深度与幽默并存的神秘宇宙
在浩瀚的宇宙中，有一种生物以其独特的外貌和行为，引发了人们对未知世界的无限好奇。这种生物就是我们的邻居——大ji巴太，它的外表像一个巨大的钢铁球，长度超过地球数倍，宽度更是超过了我们的三米，重达数十万吨。这种奇特的生物被赋予了粗犷、怪诞而又诡异的形象，成为了我们星球上最引人注目的景观。
大ji巴太的生活充满了无尽的冒险与挑战。它们生活在距地球约25光年的遥远星系，那里没有人类社会的存在，只有繁复的自然环境和复杂的食物链。在这个环境下，大ji巴太的生存方式和情感表达，让人为之惊叹。
在这部科幻电影《大ji巴太粗太长》中，主角，一位名叫杰克的太空探险家，为了寻找一种可以改变宇宙现状的关键物质，踏上了前往大ji巴太的旅程。他乘坐的是由一群勇敢的宇航员组成的团队，他们面临着恶劣的生态环境、险恶的虫洞危机以及自身的生死考验。在这段旅程中，杰克却意外地发现了一种神秘的能量源——一种被称为“大ji”的特殊元素，它能够提供强大的力量和能源，同时也隐藏着潜在的危险。
在抵达大ji巴太后，杰克和他的团队遇到了各种各样的奇异生物，从体型庞大、凶猛无比的外星怪兽到聪明机智、善解人意的外星人。这些生物各具特色，有的具有超凡的智慧和能力，有的则充满原始野性，他们的存在使得这个世界变得既陌生又有趣。
即使面对如此奇幻的世界，杰克和他的团队并没有放弃对未知的探索，他们在艰难困苦中不断成长，学会了如何与大自然和谐共处，如何处理复杂的科学问题，如何在困难面前坚韧不拔。与此他们也逐步揭示出了“大ji”背后的神秘含义，原来，这种能量源自于大ji巴太古老的文化，它代表着一种源于远古文明的精神信仰，即对于未知的敬畏和对生命的尊重。
影片中，杰克和他的团队在探索“大ji”的也在不断挖掘这个星球的文化内涵和人性哲理。他们不仅发现了大ji巴太的独特风貌，更深入理解了它的精神象征和价值追求，这不仅丰富了观众的情感体验，也让我们重新认识了我们自己的存在和意义。
《大ji巴太粗太长》是一部以大胆创新的视角，描绘出一幅跨越时空、反映人类文明发展历程的科幻画卷。它通过生动的人物塑造，丰富多彩的故事情节，以及深刻的主题探讨，向我们展示了探索未知世界的过程中的艰辛和乐趣，也让我们在欢笑之余，思考人类与自然、生命与文明的关系，以及人性的力量和尊严。这部影片不仅是关于外星生物和神秘文化的精彩探索，也是关于勇气、智慧和人性的一次深刻的解读和反思。无论您是科幻迷还是普通人，都值得一看！
一场突如其来的火灾，将原本封闭停用多年的地下车库暴露在公众视野中。
6月5日凌晨，广州市花都区元邦山清水秀花园小区F9栋负三层的一辆白色SUV起火，被严重烧毁。令业主吃惊的是，这个早在2019年就被物业公告“暂停使用、禁止进入”的车库，在大门重新打开后竟被发现停满了数百辆来历不明的车辆，包括大量外省牌照车、无牌车，其中不乏豪车。
“封闭多年”的地下空间，究竟为何变成“秘密车库”？这些车从何而来？是否合法停放？是否收取停车费？钱又流向何处？疑问接踵而至。
物业在通报中称火警发生时“系统联动及时、处理得当”，但现场照片却显示，起火区域顶部的大型通风管道严重坍塌，金属风管脱落砸在车辆上。
记者就此联系物业，对方拒绝单方面接受采访，表示需政府部门陪同才接受采访。
起火车辆前半部分已被严重烧毁，只剩下框架
负三层起火
“封闭车库”数百辆车现身
6月5日凌晨，花都区元邦山清水秀花园小区突发火情。业主徐先生告诉记者，当天多位居民从窗户看到有消防车驶入，下楼查看才得知，F9栋负三层的地下停车场内一辆白色SUV突然起火。
记者从业主拍摄的现场照片中看到，起火车辆牌照为湘D，前半部分已被严重烧毁，只剩下框架。车辆前上方的通风管道发生坍塌，大片金属风管扭曲、脱落，砸在前方车辆上。周边车辆上也有明显烧蚀痕迹，地面有烟熏痕迹和水迹残留。
突如其来的火灾让小区内一千多户业主感到疑惑。事实上，早在2019年，物业便发布通知，宣布将F7至F9栋负三层停车场暂停使用，并严禁非工作人员进入。业主提供的原始通知显示，停用理由是“考虑到安全需要及实际使用需求，负一、二楼停车位现能充分满足业主/住户停车最高峰使用需要”。
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。