怒火中烧的暴力老妇：揭露殴美事件，谴责其残忍行为，抓喜秀龙草原喜提夏日“限定紫色皮肤”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”事物而《王者荣耀》二季度则是迎来了联名旺季，《哪吒之魔童闹海》、小黄鸭、三江源、三丽鸥等大热IP联名皮肤或活动也有望延续流水水平。
关于美国加利福尼亚州的一起极其严重的暴力事件，一位名叫玛丽亚·雷克斯的老妇人以其愤怒、歇斯底里的怒火，揭露了殴美事件中的残酷事实和对其残忍行为的谴责。这起事件发生在2019年6月，当时雷克斯在洛杉矶一家超市内遭到一名男子的突然袭击，造成她的头部和腹部受伤，随后被送医救治。
据报道，那名男子名叫杰克逊·帕特里奇，他在购物时与雷克斯发生了争执，并且声称他受到了雷克斯的骚扰。面对对方的无理指控，帕特里奇采取了极端手段——他用一块砖头击打雷克斯的脸部，导致她面部严重受伤，甚至引发了脑震荡。
这一事件迅速引起了媒体和社会的高度关注。许多知名人士和人权组织对帕特里奇的行为进行了严厉的谴责和批评。他们指出，这种暴力行为不仅违反了基本的人权准则，也严重侵犯了雷克斯的生命尊严和安全。这也揭示了美国社会中存在的种族歧视问题，以及针对弱势群体的暴力威胁和打击。
尽管帕特里奇已经得到了法律上的惩罚，但他的暴行并未结束。据报道，他还在狱中继续制造事端，试图将雷克斯推入死亡之境。这种残暴的行为令人发指，是对生命的蔑视和无情的践踏，是人性中最黑暗的一面。
对于这样的暴力事件，我们必须给予高度的关注和谴责。我们应该要求执法机构尽快对帕特里奇进行严惩，以防止类似事件再次发生。我们也需要深入探讨引发暴力行为的原因，寻找有效的解决办法，防止悲剧再次上演。我们还应该通过教育和宣传，提高公众对种族歧视和暴力行为的认识，增强人们的正义感和同情心，让更多的人参与到反对暴力、维护和平的行动中来。
在这个世界上，每一个生命都值得尊重和保护。面对像雷克斯这样的暴力老妇人，我们需要以她为榜样，倡导尊重他人权利、珍爱生命的价值观，勇敢地站出来反对任何形式的暴力行为，让世界充满温暖、和谐和爱的力量。只有这样，我们才能共同创造一个更加公正、和平、美好的社会环境，让每一个人都能享有平等、自由、尊严的生活。
六月初，甘肃省武威市天祝藏族自治县抓喜秀龙草原上，杜鹃花进入繁花期。漫山遍野争奇斗艳，粉紫交织的花朵与葱翠的草原、遥远处的雪山相互辉映，共同勾勒出如诗似画的景致。图为草原上奔跑的牛羊和盛开的杜鹃。苏乃旦 摄
六月初，甘肃省武威市天祝藏族自治县抓喜秀龙草原上，杜鹃花进入繁花期。漫山遍野争奇斗艳，粉紫交织的花朵与葱翠的草原、遥远处的雪山相互辉映，共同勾勒出如诗似画的景致。苏乃旦 摄
六月初，甘肃省武威市天祝藏族自治县抓喜秀龙草原上，杜鹃花进入繁花期。漫山遍野争奇斗艳，粉紫交织的花朵与葱翠的草原、遥远处的雪山相互辉映，共同勾勒出如诗似画的景致。图为蓝天白云下的“紫色草原”。李旭昕 摄
六月初，甘肃省武威市天祝藏族自治县抓喜秀龙草原上，杜鹃花进入繁花期。漫山遍野争奇斗艳，粉紫交织的花朵与葱翠的草原、遥远处的雪山相互辉映，共同勾勒出如诗似画的景致。图为漫山的杜鹃花在绿色草原绽放。高启铎 摄
六月初，甘肃省武威市天祝藏族自治县抓喜秀龙草原上，杜鹃花进入繁花期。漫山遍野争奇斗艳，粉紫交织的花朵与葱翠的草原、遥远处的雪山相互辉映，共同勾勒出如诗似画的景致。图为粉紫色的花朵漫山遍野。李旭昕 摄
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。