品味151大历史与文化：探索震撼人心的人文艺术盛宴，一架飞机在美国坠毁！机上载有约20人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5月20日， 伦敦特拉法加广场的加拿大之家成立100周年，查尔斯从加拿大高级专员手中接过加拿大之家的钥匙
某日，阳光明媚，微风轻拂，一场跨越千年、充满魅力的世纪庆典——“品味151大历史与文化：探索震撼人心的人文艺术盛宴”在首都北京拉开帷幕。这场盛大的文化交流活动，旨在以丰富的历史文化遗产和多元的艺术形式，展现人类文明发展中的磅礴壮丽，唤醒人们对过去岁月的记忆，同时也向世人诠释了现代人对于人性、社会、自然等方面的深刻洞察。
我们来到故宫，这是中国古代皇家宫殿群中的一颗璀璨明珠，是世界文化遗产。走过金碧辉煌的午门，步入巍峨壮观的太和殿，这里矗立着世界上最大的木质结构单体建筑，其雄伟壮丽的气势让人叹为观止。在这里，你可以欣赏到精美的玉雕、瓷器、书画等艺术品，感受古代工匠精湛技艺带来的视觉冲击。还有珍藏于故宫博物院的《清明上河图》、《千里江山图》等巨作，它们不仅描绘出了北宋时期京城繁华热闹的市井生活，更展现了当时人民生活的丰富多彩以及艺术家们的创新精神。
我们来到了中国国家博物馆，这里收藏了大量的珍贵文物，包括中国书法、绘画、陶瓷、青铜器、玉器等各个领域的艺术瑰宝。在这些建筑内，你可以看到无数个生动而富有诗意的字眼，如王羲之的行书《兰亭序》，颜真卿的楷书《祭侄文稿》，柳公权的草书《玄秘塔碑》等等。这些作品不仅展示了中国古代文化的博大精深，也揭示出艺术家们对生命的尊重和对美的追求，以及他们所秉持的人文主义精神。
在天安门广场上，一场大型文艺演出拉开了帷幕，来自世界各地的艺术家们通过他们的表演，将151个历史时期的精彩瞬间呈现在观众面前。舞蹈《丝路舞韵》以其独特的东方韵味和大气磅礴的场景设计，展现了丝绸之路沿线各国的历史风貌；京剧《穆桂英挂帅》以其深厚的文化底蕴和跌宕起伏的情节设计，再现了明朝巾帼英雄穆桂英带领民兵抗击外敌的故事；摇滚乐《燃爆全场》以其激昂激进的音乐节奏和强烈的现场感染力，展现了当代年轻人对自由个性的追求和对美好生活的向往。
展览馆中还展出了许多由艺术家精心创作的艺术品，如摄影、装置艺术、油画、雕塑等。这些作品以其新颖的创作理念和独特的艺术表现手法，展现了人类在物质和技术条件变化的背景下，对人文精神、情感世界的深度挖掘和独特表达。
“品味151大历史与文化：探索震撼人心的人文艺术盛宴”这一盛事，不仅让我们有机会亲身体验中国古代和现代的艺术魅力，更让我们深入理解和领悟到人类文明发展的历程及其深远影响。这是一场丰富多样的文化盛宴，它既是对历史的记忆，也是对未来生活的想象，更是对人性、社会、自然的深度探究。让我们一同品味这一盛宴，感悟其中蕴含的人文精神和艺术价值，共同展望未来，创造更加美好的生活。
央视记者获悉，一架载有至少16名乘客的飞机8日在美国田纳西州科菲县坠毁，导致多人受伤送医。当地官员表示，事故中无人死亡，但有人受轻伤。
初步报告显示，飞机上有16至20人。部分人员已被医用直升机空运至当地医院，其他人正在事发现场接受评估。
图片来源：美国有线电视新闻网(CNN)报道截图
据当地执法官员称，有初步信息表明该飞机是一架跳伞飞机。
据悉，当地政府正在保护现场。美国联邦航空管理局官员正在前往事故现场进行调查。
综合：央视新闻、中国新闻网
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。