SSIS-126幕后故事：你不知道的日本影视制作花絮大众关心的议题，难道我们不能深入了解？，重要趋势的出现，是否能加强共识的凝聚力？
《SSIS-126幕后花絮：你可能未知的日影创作故事》
SSIS-126（日本电影剧本集）是一套由日本知名导演小野友树所执导的一系列剧情片作品。这部由七部独立短篇构成的影片，以其独特的叙事手法和深刻的人物塑造，在观众心中留下了难以磨灭的印象，其中包含了你未曾察觉的日式影视制作花絮。
从最初的策划到拍摄完毕，SSIS-126的每一个环节都充满了独特的艺术魅力和创意。其剧本架构严谨，每部故事独立而又相互关联，通过构建丰富而鲜明的人物性格与情节冲突，深入探讨了人性的复杂性和社会现实的深刻主题。小野友树对于细节的精心打磨，赋予每一部影片独特的视觉风格和情感基调，使观众仿佛在观看一部部生动的艺术版画。
SSIS-126的制作团队中，不仅汇聚了一批经验丰富、技艺精湛的演员及编剧，更汇集了许多知名的摄影师、美术指导、音乐制作人以及后期剪辑师等专业人士。他们共同参与，通过对场景布景、人物服装、道具设计等多个元素的精雕细琢，为影片营造出了一个真实而富有诗意的世界。
在这个过程中，SSIS-126融入了大量的日式元素，如日式建筑、传统服饰、茶道、动漫角色等等。这些元素既增添了影片的文化底蕴，又使其在保持传统的审美标准的展现出独特的异国情调，使得整部影片既具有现代感，又不失东方韵味。例如，《春之祭》中的冬雪之景就采用了日式冬季建筑的独特装饰，让人仿佛置身于一个冰雪覆盖的梦幻世界；《千寻》中飘逸的樱花、清新的水乡景色，则展示了浓郁的日本传统文化气息。
而在制作技术层面，SSIS-126也展现了高水平的专业水准和创新精神。影片使用了大量的特效镜头和CGI技术，创造出令人眼花缭乱的影像效果，同时也充分运用了动态捕捉和三维扫描等现代摄影技术和视觉合成手段，使画面更加生动立体，增强了影片的真实感和沉浸感。
SSIS-126是一部集剧情、艺术与科技于一体的杰出之作，它以独特的日式视角揭示了人性的深度和广度，展现了日本电影产业在制作过程中的独特匠心和创造力。尽管作品已经过去，但其中的故事和细节仍值得我们反复品味和研究，为我们提供了一次跨越文化界限、领略日本影视制作精神的独特体验。
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。