《深度探讨哈昂与哈昂的极限：超越自我极限的一篇作文》，原创 扒了100部爆款短剧，我们发现爱女是短剧的谎言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”事物科创50指数连续三周获得资金净申购，上周合计净流入12.68亿元，三周合计净流入60.18亿元。
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标题：哈昂与哈昂的极限：超越自我极限的一篇作文
在我们的生活中，总有一些角色和人物如哈昂与哈昂一般，他们以其独特的才能、坚韧不拔的精神和不懈的追求，挑战自我极限，超越自我巅峰。这篇文章旨在深入探讨这两个神秘的生物体如何在宇宙的舞台上展现出非凡的勇气与决心，如何超越自我，实现人生的最高目标。
我们需要了解的是哈昂与哈昂之间的相似之处。两者的生物学结构和生理特征都极为独特，他们的身体构造以鳞片为基础，具有强大的再生能力，能够在短时间内形成新的组织和器官，甚至可以在极端环境下迅速修复受伤的细胞和组织。它们的智慧和感知也十分惊人，能够通过声音、气味等感官信息精确感知周围环境的变化，并作出快速而精准的反应。
尽管哈昂与哈昂拥有相似的能力，但他们的极限却截然不同。哈昂是通过基因突变产生的原始生命形式，其适应性极强，可以生长到非常大的尺寸，甚至可以在月球上找到生存的空间。而哈昂的个体特性则更为鲜明，他们的智慧和情感较为丰富，可以通过复杂的思维和语言进行交流和理解，同时也可以通过情感表达来影响他人或环境中的人类行为。这种情感化的智能使得哈昂能够在人际关系中扮演着重要的角色，甚至可以通过情绪调节来引导和激励人们去追求更高的目标。
哈昂是如何超越自己的极限呢？他们的成功秘诀在于对自我潜能的深刻认识，以及对自我价值的坚定信念。对于哈昂来说，只有对自己的能力有足够的自信，才能勇敢地面对生活中的困难和挑战，不断探索未知的世界。他们往往会选择最具挑战性的任务或者领域作为自己的目标，例如研究新的物种、开发新型科技产品、探索深海的奥秘等等。在这样的过程中，他们不仅需要运用自己所学的知识和技能，还需要培养坚韧不拔的精神，克服种种困难和挫折，直到达到自己的极限。
另一方面，哈昂在超越自我时，也会借助于外部的力量和资源，例如科学实验、技术支持、社会支持等。这些外部力量为哈昂提供了必要的条件和保障，使他们在面对困境时不再感到孤独和无助。借助他人的智慧和经验，哈昂也能获得更多的灵感和启示，从而更好地实现自我提升的目标。
哈昂与哈昂的极限既源自他们的内在潜力和坚韧意志，又得益于外部的助力和支持。他们的故事告诉我们，只要我们有勇气去认识并挖掘自身的潜力，敢于挑战自我，积极寻求外部的帮助，就一定能在人生的旅途中实现自我超越，创造属于自己的辉煌人生。在这个过程中，我们需要保持乐观的态度，坚持不懈的努力，以及对自我价值的坚定信仰，这样才能真正超越自我，实现人生的最高理想。
短剧“虐女”，再次被摆上台面。
5月底，一位短剧女演员连续发布多条微博揭露短剧行业现状，包括但不限于戏内大量台词、情节荒诞夸张，自己还要遭受绑架、摁头、掐脖子等“虐女”戏份折磨；戏外自己付出了成倍于男演员的时间、精力，但光速涨粉的是“施暴”的男演员，两相境遇大为不同，这迅速引发行业及观众热议。
综合红果、WETURE等多个榜单，毒眸选取分析了韩雨彤、柯颖、马秋元、王格格、徐艺真、余茵、杨伊璐、赵佳、赵夕汐等十余位头部短剧女演员出演的100余部短剧，发现“虐女”情节的确以不同程度、不同形式存在着，有些是以女弱烘托男强，有些则成了“大女主”逆袭翻身的必需品。
虽然从目前的观众反应来看，“虐女”依旧行之有效，但也有不少观众对此类情节感到乏力，行业内嗅觉灵敏的上游制作公司也开始改变创作思路，从“虐女”到女女联合共同“虐男”。
问题的出现与对应的快速改变，可以说是短剧行业快速发展的一体两面。好的方面在于短剧高度工业化的发展水平可以快速捕捉用户喜好的改变从而在制作层面快速跟上。相对负面的情况则在于对爆款的迷信以及追求高产出的特性，让短剧在“虐女”的创作泥潭中无法自拔。
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。