刘涛与他人婚外恋案情揭秘：混乱恋情与家庭纷争交织，“最美公路”新疆独库公路火热 旅游+产业带动当地牧民增收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”事物新规并非限制医生参与科普，而是引导其聚焦专业领域，避免商业化侵蚀。鼓励医生围绕本学科发布“小而精”的科普内容，而非追逐流量泛化话题。对科普从业者而言，唯有坚守科学底线、尊重专业伦理，才能在合规框架下赢得公众信任。而对公众来说，权威、透明的健康信息将逐渐成为常态，助力全民健康素养的提升。
刘涛与前任丈夫王珂的婚外恋案情曝光，这场看似平静的婚姻纠葛背后隐藏着错综复杂的家庭纷争和混乱恋情。据相关报道，刘涛在1993年与王珂相识，随后步入婚姻殿堂。这段关系并非一帆风顺，两人在结婚初期就陷入矛盾并逐渐公开恋情。据当事人称，王珂在婚后频繁与异性交往，其中包括与其前妻李小璐有过一段短暂的恋情，而当时李小璐正沉浸在事业的巅峰状态，这对婚姻带来了巨大的压力和不安全感。
随着家庭矛盾不断升级，刘涛与王珂的关系也愈发紧张。有媒体报道，王珂曾多次向外界透露妻子出轨，甚至曾表示要离婚来结束这段感情。在面对舆论的压力和社会谴责时，王珂并未采取明确行动，反而选择了逃避现实，继续维持着婚外恋的三角关系。
刘涛本人对于这段婚外恋案情一直保持低调，但她的行为举止及社交媒体动态显示，她对那段经历感到痛苦和困扰。据报道，刘涛曾在接受采访时谈到自己的情感生活，表达了对过去幸福时光的怀念以及对家庭的责任感。她在受访中还否认了婚外恋的事实，并强调自己是出于爱和尊重去维护婚姻，希望能得到双方的理解和支持。
这一案件揭示了中国社会对婚姻问题的关注和重视，同时也暴露出一些人在追求个人自由和满足欲望的往往忽视了对家庭责任的承担。随着公众舆论的发酵和社会压力的增大，未来是否还有可能通过法律手段来解决此类婚外恋问题，或者如何构建更加稳定和健康的婚姻关系，是我们需要深入探讨和反思的问题。
本文转自【央视网】；
央视网消息：被誉为“中国最美公路”之一的新疆独库公路，经过近8个月的“冬歇期”，终于在上个月的31日恢复通车。
独库公路是国道G217线的一段，北起克拉玛依市独山子区，南至阿克苏地区库车市，全长561公里。它纵跨天山，一半路段海拔都在2000米以上，一路行去，沿途串联起独山子大峡谷、“空中草原”那拉提、“九曲十八弯”巴音布鲁克、库车石林大峡谷等核心景区。在独库公路上，一天就能穿越四季，沿线地质生态多元，也成为无数游客心中的“此生必驾公路”。
探访独库公路北段：惊险与美丽并存
独库公路1983年建成通车，使得南北疆路程由原来的1000多公里缩短了近一半。但是受山区气候影响，公路每年仅开行约4个月。我们跟随总台记者，感受惊险与美丽并存的独库公路北段。
5月31日当天，有3000多台来自全国各地的自驾游车辆，上万名游客聚集独库公路北段自驾大本营。
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。