体验明日花在线的奇幻之旅：探索生长与绽放的秘密让人思考的发言，是否将影响我们的选择？，争论不休的观点，是否值得持续讨论？
从明日花的世界，我们开启了一次充满神秘与奇幻的线上探险之旅。这是一场由明日花在线精心策划的生长与绽放的秘密探索之旅，它将带领我们在虚拟世界里，亲身感受并领略花朵在自然界的无限魅力。
明日花，一种源自日本神话中的神奇植物，在我们的日常生活中并不常见。但随着科技的发展，明日花在虚拟现实技术的支持下，仿佛重新苏醒，以全新的姿态展现在我们的面前。在这个虚拟的世界里，明日花并非实物存在，而是通过计算机程序和3D建模技术模拟出来的花朵形象，具有高度的真实感和立体性。
每日，每一位参与者都将被指引进入一个充满未知的世界，这个世界的主角就是明日花。在这里，我们将跟随它的脚步，踏上一段奇妙的旅程。我们会被引入一片广袤无垠的森林，这是明日花的主要生长地。这里充满了各种各样的生物，包括昆虫、小动物和树木。我们将通过互动式的游戏机制，了解明日花的生长过程，学习如何照顾它们，以及它们在生态系统中的角色。
在森林中，我们将参观一座古老的花海，这里是明日花的繁衍之地。在这里，我们将看到明日花的生命周期，从播种到开花再到结果，每一个阶段都充满了惊喜。每当我们靠近一棵树或者一朵花，虚拟现实中都会出现一颗小小的种子或者一朵正在盛开的花朵，仿佛在告诉我们，明日花的生命力是如此强大和坚韧。
在接下来的日子里，我们还将深入花园、果园和温室等不同类型的场所，去探寻明日花的生长秘密。花园中的每一朵花都有自己的故事，有的花儿因为阳光不足而枯萎，有的花儿因为土壤贫瘠而无法成长，这些都成为了明日花生命中最痛苦的经历。这些困难并没有让明日花放弃，反而激发了它们的勇气和智慧，使它们努力克服这些挑战，向着更美好的明天前进。
在温室中，我们将观察明日花在人工环境中的生长状态，理解其对温度、湿度、光照等因素的适应能力和自我调节能力。我们还会深入了解明日花在繁殖和生长过程中的生物学原理，比如种子萌发、授粉、发育等。这些知识不仅丰富了我们的科学素养，也让我们明白，无论是在真实的自然界还是虚拟的虚拟世界，每一个生命都有其独特的价值和意义。
当我们将走出虚拟世界，回到现实生活中时，我们会深深地感慨于明日花的生长历程和绽放之美。明日花虽然在虚拟世界中展现出非凡的生命力，但在现实生活中却常常被视为平凡且脆弱的植物。正是这种对比，让我们更加珍视和尊重大自然的馈赠，同时也让我们明白，只有勇于面对挑战，勇敢追求梦想，才能真正实现生命的繁荣与美丽。
“体验明日花在线的奇幻之旅：探索生长与绽放的秘密”，是一次富有探索精神和人文关怀的线上旅行。在这个虚拟的世界里，我们不仅能了解到明日花的生长奥秘，更能感受到大自然的壮丽和生命的力量，从而引发对生活的思考和感悟。希望这个奇幻之旅能激励我们热爱生活，关注环境保护，让每个人都能够拥有一个属于自己的明日花般的生活体验。
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。