vicineko——探索来自乌克兰独特文化的宝藏合集：历史、艺术与生活方式的精彩交融，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”事物破除不正当交易！医药价格招采信用评价标准更严活动现场，仿真清远黑棕鹅模型、迷你吹气工具、特制酱料调配盒等道具一应俱全，教室瞬间变身真实的烧鹅工坊。课堂以“玩中学、学中悟”为理念，充满趣味与创意。教师以“鸭鹅大比拼”趣味问答开场，迅速点燃课堂热情，随后通过品读《咏鹅》《鹅赠鹤》等古诗词，巧妙地将文学之美与非遗技艺融为一体。面对复杂的烧鹅制作八道工序，老师创编的口诀朗朗上口：“选鹅要挑精气神，吹气分离是关键，脆皮水儿刷三遍，慢火细烤香满天。”晦涩的工艺知识变得生动易记，孩子们跟着节奏诵读，兴致盎然。
将目光投向乌克兰这片充满神秘与活力的土地，你会被其独特的文化魅力所吸引。这不仅是一个地理上的国界线，更是一个孕育着深厚历史与艺术底蕴的文化宝库，其中，“vicineko”——这一富有异域风情的名字，无疑为探索乌克兰的独特文化宝藏提供了广阔的空间。
“vicineko”这个词在乌克兰语中意为“邻居”，既揭示了乌克兰人民紧密相连的社会关系，也象征着对家乡、对故乡文化的热爱。乌克兰的历史可以追溯到公元前7世纪，是古代东欧文明的重要发源地之一，其中罗马帝国、拜占庭帝国和斯拉夫民族等多个重要历史阶段都曾在这里留下深刻印记。从罗马时代遗留下的古建筑群，到拜占庭帝国时期的石雕艺术，再到斯拉夫民族的艺术精华，这些历史遗迹无一不在诉说着乌克兰丰富的文化遗产。
乌克兰的辉煌绝不仅仅局限于历史和艺术层面。当地的生活方式也在不断演变，形成了自己独特且多元化的风格。在乌克兰的传统社会中，人们注重家庭观念的维系和社会礼仪的遵守。比如，在婚礼仪式上，新娘会穿着华丽的婚纱，身着传统的蓝色长裙，手捧鲜花，在父母的引导下步入新婚殿堂。而在日常生活中，乌克兰人则普遍保持着热情好客的精神风貌，对于家人朋友的关心与爱护之情溢于言表。他们以美食来表达对亲人的关爱，制作出各种美味的食物，如黑面包、烤肉串等，以满足人们对美味的追求和对家人的思念之情。
乌克兰的传统音乐和舞蹈也是其宝贵的文化财富。乌克兰有着众多古老的民间音乐剧，如《伊万·卡列尔》、《奥涅金》等，它们讲述了一个个生动有趣的故事，深深地打动着每一位观众的心弦。乌克兰也有着令人惊叹的民间舞蹈表演，如“瓦西里舞”、“马德琳娜舞”等，它们以优雅而强烈的节奏展示了乌克兰人民的热情与活力。这些舞蹈以其独特的动作和节拍，传达出了乌克兰人民的乐观精神和对生活的热爱。
“vicineko”作为探索乌克兰独特文化的宝藏合集，它包含了丰富的历史、艺术和生活方式元素，使我们得以深入了解乌克兰的文化传统和人民生活。无论你是对历史的好奇者，还是对艺术的热爱者，抑或是对生活方式的向往者，那么“vicineko”都将是一个无法错过的旅程。在这里，你可以感受到乌克兰人民的热情、尊重和友谊，欣赏到他们的古老技艺和创新精神，享受他们独特的生活方式带来的快乐和满足感。让我们一同踏上“vicineko”的之旅，去发现乌克兰的独特文化宝藏，感受那份来自于乌克兰的独特魅力和温暖情感。
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。
新华社北京6月5日电（记者徐鹏航、彭韵佳）为更好破除商业贿赂、带金销售等不正当交易行为，国家医保局对价格招采信用评价制度进行修订，进一步提高医药企业失信成本，引导企业诚信规范经营。
根据5日发布的《关于进一步完善医药价格和招采信用评价制度的通知》，修订将“一般”“中等”“严重”“特别严重”四档失信等级调整为“失信”“严重失信”“特别严重失信”三档，并从严调整了相应评价标准。其中对于商业贿赂导致的“特别严重失信”由原先的200万元以上调整为100万元以上，“严重失信”由原先的50万元至200万元调整为50万元至100万元。对失信行为涉及向医疗保障部门工作人员行贿及给予其他不正当利益，或在国家组织集中带量采购中围标串标的，按最高失信等级顶格评定。
对“特别严重失信”生产企业，中止其全部产品在评价省份的挂网、投标资格的同时，中止其涉案产品在所有省份的挂网、投标资格。加大向生产企业穿透力度，评价处置原则上穿透至上市许可持有人。
国家医保局有关负责人介绍，本次修订也为医药企业制定了主动纠正失信行为的措施，如终止失信行为、依法处置涉案员工和代理企业、公开发布致歉声明、剔除价格虚高空间、退回不合理收益等，但不再保留慈善公益捐赠的方式。
这位负责人表示，制度的修订旨在引导医药企业改进质量、提高疗效，合规销售、更多通过集采和国谈等方式进入市场，减少对“高定价、高返点、轻质量”的路径依赖。