「久草」传奇：3434篇章讲述神秘的东方仙草传说改善民生的措施，能否成为推动变革的重要因素？，令人警觉的现象，是否让人倍感不安？
在浩渺无垠的历史长河中，神秘而又充满传奇色彩的故事如同繁星点缀，其中的一颗璀璨明珠——「久草」传奇，以其独特的东方仙草传说而备受赞誉。这是一部以3434篇章展开的奇幻小说，其中描绘了远古时期人类对生命的敬畏、对自然的探索以及对智慧的追求。
「久草」传奇的开篇，是记载着古代中国深山中的神秘仙境——「久草」。那里的仙草种类繁多，形态各异，宛如人间世间的瑰宝，各自具有神奇的力量和特殊的功效。其中最为人所知的是被誉为「仙草之王」的「千年雪莲」，它生长在山顶上，每年春天都会抽出一枝嫩芽，洁白如雪，象征着纯洁与坚韧的生命力。这种罕见的植物不仅是药用价值极高的珍品，也是修行者们求道问道的重要素材。
随着时间的推移，「久草」的神秘故事逐渐展现出来。在一个远离尘嚣的古老部落中，一位名叫「阿修罗」的少年青年在一次偶然的机会中发现了一株仙草，它散发出一种奇特的气息，仿佛能让人感受到生命的力量和宇宙的奥秘。他将其带回部落，精心照料并研究，经过无数个日夜的努力，终于成功地将这株仙草培育成了可以食用的果实——「长寿果」。
「长寿果」不仅口感鲜美，营养丰富，还具备延年益寿、强身健体的功效。随着人们对其用途的认识加深，「长寿果」开始在部落内流传开来，成为了人们获取能量、驱病养生的重要来源。好景不长，随着时间的推移，部落人口日益减少，资源枯竭，使得「长寿果」的市场需求大幅下降，古老的部落陷入了一片荒凉。
面对困境，阿修罗并没有放弃。他坚信，只要通过持续的研究和创新，一定能够找到新的生存之道，恢复「久草」在部落内的地位和影响力。于是，他开始深入探索「久草」的起源和习性，挖掘其蕴含的种种秘密，希望能从中找到破解危机的关键。
在这个过程中，阿修罗遇到了各种各样的挑战和阻碍。有的仙草品种过于复杂，难以驯养；有的环境条件苛刻，需要特定的温度和湿度；有的实验结果并不理想，甚至有可能带来危险……但阿修罗没有退缩，他凭借自己深厚的科学知识和敏锐的洞察力，克服了一项又一项难题，一步步推动着「久草」传奇走向了全新的境界。
「久草」传奇的故事被记载在了一个叫做「龙宫」的地方，那里汇集了天地万物的精华，孕育出了全新的物种——「神龙」。这些神龙拥有超凡的力量，不仅可以操控大自然的力量，还能传承和保护「久草」的记忆和秘密，从而在「久草」的世界中延续和发展。
这部小说通过「久草」传奇的叙述，展现了人类对自然的敬畏、对智慧的追求以及对生命的尊重。在「久草」的世界里，每个仙草都有自己的个性和使命，它们用自己的方式诠释着生命的真谛和意义。而阿修罗作为主角，他的坚持和勇气，也给读者带来了深刻的启示，让我们明白，只有勇于面对困难，不断努力，才能实现自我超越，创造属于自己的辉煌。而「久草」的故事，则为我们提供了一份关于生命、希望和未来的深刻思考，它的神秘和传奇，也将永远激励我们去追求更广阔的世界，去探索更深邃的人类文明。
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。