阿姨的航空梦：久久努力终成飞行员值得关注的领域，社会的未来在此间角逐。，引发热议的现象，难道不值得我们关注？
阿姨的航空梦，源于她对飞行的深深热爱和执着追求。从小，阿姨便对蓝天白云、飞机翱翔的景象充满了好奇和向往，这份特殊的兴趣驱使她在青年时期选择了航空专业作为自己的终身职业规划。经过数年的刻苦学习和实践训练，阿姨最终成为了一名合格的民航飞行员。
在漫长而充实的学习生涯中，阿姨始终秉持着“勤奋、严谨、求知、进取”的工作态度，无论是在理论知识的学习还是实际操作技能的训练上，都以超越常人的毅力和耐力进行不懈的努力。她不仅注重学术研究与创新，更重视实战经验和理论联系的结合，不断提升自身的技术素养和综合素质。在不断磨砺和实践中，阿姨积累了丰富的飞行经验，熟练掌握了各类机型的操作程序，以及应对各种突发事件的能力。
经过多年的飞行实践和积累，阿姨在行业内具有较高的知名度和良好的口碑。她的飞行技艺精湛，常常能在关键时刻准确应对各种复杂的空中情况，赢得了机组成员的高度赞誉和同行们的广泛认可。她的敬业精神、优秀表现和服务意识，使她无论是在国内还是国际航班上，都能展现出高度的职业素养和高度的责任感，树立了行业内的良好榜样。
阿姨的航空梦并非一帆风顺的逆袭故事，而是长期辛勤付出、艰苦奋斗的结晶。这份梦想引领她一步步走来，从一个普通的高中生，成长为一位优秀的民航飞行员。历经风雨，终于将那份执着的信念化为现实，成就了自己的航程。凭借扎实的专业知识和卓越的飞行能力，阿姨将继续用自己的实际行动，诠释出“航空梦”，为广大旅客带来更加优质、便捷的航空服务，也为航空事业的发展注入新的活力。
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。