京野之美：探寻壮丽风景与历史文化交融的瑰宝之旅，载有14名中国人的货轮在海上爆炸！仍有人失踪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”事物这架飞机载有199名乘客和6名机组人员，飞机在没有飞行员驾驶的情况下飞行了约10分钟。
以下是《京野之美：探寻壮丽风景与历史文化交融的瑰宝之旅》一文，旨在为您呈现一段独特的中国之旅，让您在欣赏壮丽风景的深入了解京野这片美丽土地的历史文化内涵。
京野，位于中国北方的华北平原上，被誉为中国的“长城之源”，是中国历史文化的重要遗产地之一。这片广袤的土地上，不仅有壮丽的自然景观，更有深厚的人文底蕴和丰富的历史积淀。京野之美，是大自然赋予我们的馈赠，更是中国人民智慧和勇气的结晶。
京野之美的核心在于其独特的地理环境和人文景观的和谐统一。这里的山峦叠嶂、河流潺潺，构成了一幅雄浑壮观的山水画卷。从北国的巍峨燕山山脉到南疆的大漠戈壁，再到江南的小桥流水人家，每一座山峰、每一条河谷都孕育了丰富的自然景观和独特的人文景观。
京野的历史文化交融同样令人惊叹。这里曾是古代丝绸之路的必经之地，古往今来无数的商旅、探险者在这里留下了足迹，也留下了他们的故事。而这些故事，又深深地烙印在了京野的文化肌理之中。在京野，你可以看到各种各样的遗迹、建筑、壁画，它们记载着中国古代的战争、贸易、文化等丰富多彩的历史事件，展现了中华民族深厚的历史文化底蕴。
京野的独特魅力还体现在它的美食文化上。这里的菜肴以炖煮、烤制、炒制等多种方式烹调出各种美味佳肴，如猪肉炖粉条、羊肉泡馍、锅包肉等，不仅口味地道，而且食材新鲜，营养丰富，充分展现了中华饮食文化的博大精深。
京野之美并非止步于自然风光和美食文化。在这里，人们的生活节奏较慢，人们喜欢宁静的田园生活，喜欢乡村的闲适和自由。他们用淳朴的民风，传承着古老的农耕文明，坚守着绿色发展的理念，让这片土地焕发出了勃勃生机。
京野之美，既充满了自然的壮丽和人文的厚重，更洋溢着生活的韵味和智慧。通过这次旅行，您将亲身体验京野的魅力，感受中国的传统文化，领略大自然的鬼斧神工，同时也会感受到中国人民的勤劳勇敢、智慧创新和对生活的热爱。这是一次让人流连忘返的旅程，一次寻找心灵归宿、体验生命本真的旅程，期待您的加入，一同探索京野之美，探寻壮丽风景与历史文化交融的瑰宝之旅！
昨日（6月10日），中国驻印度大使馆证实，当地时间9日在印度喀拉拉邦附近海域发生爆炸的集装箱货轮上有14名中国船员，其中6人来自中国台湾。截至10日17时，仍有2名中国台湾船员失踪。南都记者注意到，印度海岸警卫队当地时间9日发布的救援视频显示，发生爆炸的货轮起火后冒出大量黑色浓烟，现场有飞机和舰艇前往事故海域进行救援。
一货轮在印度海域爆炸。
当地时间6月9日，印度海岸警卫队在社交平台发布救援信息称，一艘悬挂新加坡国旗的集装箱货轮“MV Wan Hai 503”在印度科钦港西北方向发生严重火情。事发后，多部门正联合展开灭火救援行动，印度海岸警卫队已调派多艘舰艇及航空力量协助救援，目前船体仍持续冒出浓烟，存在二次爆炸风险。
南都记者注意到，救援现场画面显示，发生爆炸的货轮起火后冒出大量黑色浓烟，现场有飞机和舰艇前往事故海域进行救援。救援舰艇抵达事发现场后，喷射大量水柱进行灭火工作。
中国驻印使馆发言人10日在社交媒体证实，事发货轮上载有22名船员，其中14名为中国籍（含6名中国台湾同胞）。发言人感谢印度海军和有关机构的快速反应和专业高效的救援行动，并殷切期盼失联船员早日获救，祝愿受伤人员得到妥善救治、早日康复。后续将密切关注事态进展及人员安危。
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。