畅享福利姬喷水线上直播：高清画质，即时互动，带你感受欢乐派对的无限魅力！，lululemon想涨价，但现在可能涨不动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1. 住宿：全程2晚豪华型2晚高端型标准间（四晚双人标准间，儿童均含早）；
我叫畅享福利姬，是一款专为网络用户提供高清画质、即时互动和欢乐派对体验的线上直播软件。这款软件致力于让用户在家中就能体验到如同置身于现场的欢乐派对氛围，无论是欢笑、尖叫还是舞动，每一帧都仿佛能捕捉到每一个瞬间。
高清画质是畅享福利姬的一大亮点。我们的直播画面采用1080p分辨率，清晰度高、色彩鲜艳，无论是在播放音乐、观看舞蹈表演、参与游戏竞赛还是与其他观众进行实时互动，都能呈现出最真实、最流畅的画面效果。这使得用户不仅可以在家中欣赏到高质量的内容，还能感受到与现实世界完全同步的观感体验。
畅享福利姬的即时互动功能更是让用户的狂欢体验更加丰富多样。在直播过程中，用户不仅可以参与到各种活动和挑战中来，如猜歌名、抢红包、答题等，还可以通过实时语音聊天与主播进行互动，让整个直播过程变得充满活力和乐趣。我们还提供了丰富的表情包、背景音乐等多种元素，使用户能够在直播间中表达自我，与好友共享欢乐时光。
畅享福利姬不仅提供精彩的直播内容，更注重营造出一个充满趣味性和娱乐性的氛围。在直播期间，我们会不定期举办各类主题直播活动，如新年倒计时、夏日海滩派对、圣诞夜狂欢等，邀请广大用户参与其中，共同庆祝节日，享受社交的乐趣。我们也推出了一系列有趣的任务系统，如签到送积分、分享点赞得礼品等，鼓励用户积极参与，充分激活平台活跃度。
畅享福利姬凭借其高清画质、即时互动以及丰富多彩的主题直播内容，成功地实现了在线上直播的突破和创新，引领了互联网娱乐的新潮流。无论你是喜欢音乐、舞蹈，还是热爱游戏竞技，抑或是热衷于社交交流，畅享福利姬都能为你打造一场全方位、沉浸式的游戏狂欢盛宴，让你在这个虚拟空间里尽情挥洒青春的热情和梦想。让我们一起畅享福利姬的精彩直播，释放生活的热情，迎接属于自己的欢乐派对！
作者 | 源Sight 王言
内外因素夹击下，lululemon正面临增长挑战。
6月5日，lululemon发布2025财年第一季度财报。财报显示，2025财年第一季度，lululemon净营收23.71亿美元，同比增长7.32%；净利润3.15亿美元，低于上年同期的3.21亿美元。
来源：企业财报
lululemon首席执行官卡尔文·麦克唐纳（Calvin McDonald）表示：“在第一季度，我们在各个渠道、各个品类以及各个市场（包括美国市场）都实现了增长，这体现了我们商业模式的持续强劲和灵活性。”
虽然管理层对当季度公司的表现大加赞赏，但lululemon未来的增长前景却充满不确定性。
lululemon预计，2025财年净营收将在111.5亿美元至113亿美元之间，同时，该公司下调2025财年稀释后每股收益至14.58美元至14.78美元之间，均低于分析师的预期。
lululemon首席财务官梅根·弗兰克（Meghan Frank）表示，公司的全年业绩预期基于假设目前美国对中国征收30%的额外关税，并对该零售商进口的其他国家商品征收10%的额外关税。
有分析师表示，其核心担忧在于4月开始生效的关税政策会对lululemon的供应链带来成本压力。财报发布当天，lululemon盘后股价下跌近20%。
越来越依赖中国
和此前一段时间一样，还在持续增长的中国市场，成为lululemon的业绩支柱。
2025财年第一季度，lululemon在中国大陆市场营收同比增长21%，带动国际业务营收同比增长19%，增速在全球市场排在第一位。
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。