揭秘伊人一方线上观剧入口：高清流畅、无广告、一键直达的沉浸式观影体验，美国5月就业趋势指数降至107.49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17日，国际金价一度大跌超过2%，截至当天收盘，伦敦现货黄金、COMEX黄金期货分别下跌1.15%、0.65%。
根据当前互联网技术的发展和用户需求的变化，网络电视已成为越来越多家庭用户的娱乐选择。其中，为满足观众对高清晰度、无广告、一键直达沉浸式观影体验的需求，一部名为“伊人一方”的在线观剧平台应运而生。
“伊人一方”，一款集高清播放、智能推荐、无广告、一键直达于一体的沉浸式观影平台，以其独特的优势吸引了众多关注者。从高清播放方面来看，“伊人一方”采用了业界领先的4K超高清画质，无论是色彩还原、画面细节还是动态场景处理，都能达到前所未有的视觉效果。其分辨率达到了3840×2160，清晰度极高，无论是观看电影大片、电视剧节目还是直播视频，都能提供极致的画质享受。
在无广告方面，“伊人一方”实现了全网免广告的承诺，这意味着无论是在观看电视剧、电影还是体育赛事等热门内容时，观众无需担心广告干扰视线或打断剧情。而且，平台还通过大数据技术进行精准投放，将各类广告精心过滤，大大减少了用户在观看过程中的干扰。这无疑提升了用户体验，让观众在享受高清流畅的观看体验的也能获得更加舒适的观影环境。
便捷的云端一键直达功能是“伊人一方”另一大亮点。用户只需手机下载官方APP，就可以实现快速登录并自由切换不同的频道和影视资源，无需等待网络信号的中断或复杂的操作流程。而且，平台还提供了强大的搜索功能，用户可以根据自己的喜好和期待，快速找到想要观看的影视剧，无需手动输入关键词，极大地提高了观影效率。
为了带给观众更优质的观影体验，“伊人一方”还引入了人工智能技术，如智能推荐系统和演员实时反馈机制，能精准识别用户口味，为他们提供个性化的观影服务。比如，当用户浏览影片列表时，系统会自动分析用户的喜好和观看历史，根据这些信息向用户推荐符合他们兴趣爱好的新片，既满足了用户的多元化需求，又避免了用户过度追剧导致的内容疲劳。
“伊人一方”作为一家专注于提供高质量在线观影服务的平台，凭借其丰富的资源库、无广告的观影体验和便捷的云端一键直达功能，成功打破了传统的观影模式，为观众打造了一种全新的沉浸式观影体验。它不仅丰富了人们的生活方式，也为行业创新和发展注入了新的活力，展现出互联网时代下的科技创新魅力。在未来，随着更多平台的跟进和完善，我们有理由相信，“伊人一方”将成为引领行业发展的新一代在线观剧标杆，为观众带来更多的优质观影选择。
当地时间9日，世界大型企业联合会发布数据显示，美国5月的就业趋势指数为107.49，低于4月份修正后的108。
其中，首次申领失业保险的人数在5月上升至23.5万，这是自2024年7月以来的最高水平。世界大型企业联合会经济学家巴恩斯表示，开始看到部分领域的数据出现变化，这可能表明美国政府关税政策带来的压力正在显现。
来源：央视新闻
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。