深藏秘境的神秘久草：炽热色调下的秘密色彩探秘，【深度】国足收官麻醉战恰到火候 东亚四强赛不应是功利场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”事物省力：经验丰富的本地司机兼向导，带给你更独特视角和体验，打造理想旅程
关于深藏秘境的神秘久草——炽热色调下的秘密色彩探秘
在广袤无垠的大地之上，存在着一座被浓密森林深深掩映的神秘之地。这片幽深的世界，其深处隐藏着无数繁复而神秘的古老植物，其中最为引人注目的便是那颗炽热色调下的秘密色彩探秘的久草。
久草位于这片地域的一处独特山谷中，它的生长环境极为恶劣，年均温度高达摄氏50度以上，且常年覆盖着厚厚的阴霾和湿气，使土壤变得坚硬、潮湿，几乎无法种植任何耐寒耐旱的植物。这并未阻止它生长出独特的绿色生命，反而赋予了它一种独特的炽热色泽。这种炽热的色调并非来自阳光的直射，而是由它体内独特的生物发光素所产生。
生物发光素是一种特殊的藻类色素，其通过释放出能量波长为2.6微米的蓝色光来捕获并储存太阳能。这种光照下的光芒不仅穿透了森林茂密的植被，还直接照射到了久草的叶子上，使得它们呈现出一种异常鲜艳的火焰般的红色或紫色。这种色彩的出现，仿佛是大自然对这个寒冷环境中生命顽强的最好诠释。
久草之所以能够创造出如此奇异的色彩，背后有着许多复杂的生物学原理。生物发光素主要存在于细胞中的叶绿体中，当叶绿体会吸收太阳光进行光合作用时，会将部分光能转化为化学能，并通过电子传递途径将能量储存起来。这些存储的能量通常以分子形式存在，但当光线照射到生物发光素时，它们就会激发生物发光素内的化学反应，从而发出蓝色或紫色的光。
久草的生物发光素也与周围环境因素有关。例如，生长在热带地区的树木由于日照充足，其树叶上的生物发光素产生的光线比其他地区要强得多。在炎热的气候条件下，久草的叶子更容易吸收阳光，从而呈现出强烈的红色或紫色。而如果久草生长在寒冷的环境下，由于缺乏足够的热量来源，其叶片上的生物发光素可能会因为低温而导致颜色变浅或褪去，甚至可能无法产生光亮，这也进一步强化了其炽热色调下的秘密色彩。
在这个深藏秘境的久草中，炽热色调下的秘密色彩不仅仅是一道美丽的自然景观，更是一份生命的奇迹和对生命的尊重。尽管它面临着严酷的生存条件，却依然凭借其独特的生物发光素，创造出令人震撼的色彩和美丽，启示我们珍视生命，热爱大自然，同时也揭示了自然界强大的生命力和自我修复能力。在这片深邃的黑暗中，久草以其炽热色调下的秘密色彩，告诉我们，无论环境多么恶劣，只要有希望，就有生存下去的机会。
无论如何，在一场上半场看起来昏昏欲睡、下半场对手表现更好的局面里，能用一粒点球击败巴林，也算对得起自己。对于国足来说，巴林队是世预赛上最友善的对手，积分榜上三分之二的分数，都是从巴林身上取得。不过，对于眼前的国足来说，不到一个月后展开的东亚四强赛，也许才是真正需要考虑的比赛。
此役其实踢得很难堪，难堪不是指那两次自己浪费的角球，也不是王钰栋那次禁区内的高射炮。是巴林控制住比赛的节奏，巴林最大的问题就是进攻只有一波：第一次射门之后，基本上就没有第二次了。
下半场比赛，巴林踢得越来越好，如果没有那次手球犯规，拿个平局可能都不太公平。但最后0-1输了。对国足来说，在如此难堪的比赛中拿到了三分，看起来挺满意，虽然大家都知道，这场胜利带来的最大意义就是麻醉，遮住了此役的难堪，遮住了预选赛里国足展现的一切糟糕内容。还有，国足的失球数没有达到三十个，这本来是0-7负于日本后最害怕出现的情况。
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。