繁华都市夜生活：夜夜嗨一区探秘，探索无限活力与社交魅力，发车！牛市的味道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”事物会议指出，中央层面学习教育工作专班、中央纪委办公厅的通报，充分彰显了以习近平同志为核心的党中央一以贯之推动落实中央八项规定精神的坚定决心，充分体现了正风肃纪一步不停歇、半步不退让的鲜明态度，充分释放了越往后执纪越严的强烈信号。全省各级党组织和广大党员干部要从深刻领悟“两个确立”的决定性意义、坚决做到“两个维护”的政治高度，切实把思想和行动统一到中央通报精神上来，深学细悟笃行习近平总书记关于加强党的作风建设的重要论述，持续加固中央八项规定堤坝。
题目：繁华都市夜生活：夜夜嗨一区探秘，探索无限活力与社交魅力
在繁华的都市夜晚，每一个角落都充满了生活的色彩和活力。在这个夜色如墨的空间里，有一座充满着无数故事和独特魅力的地方——夜市。夜市作为都市文化的重要组成部分，是市民们日常生活中的重要社交场所，也是展现城市个性、丰富市民夜间活动的重要载体。
夜市的热闹并非全然源于商品的琳琅满目，更是源自于其丰富的夜生活体验。从街头巷尾的美食摊位到高端的艺术画廊，夜市上的各种店铺和摊位让人眼花缭乱。在这里，你可以品尝到各色地道的本地美食，如麻辣烫、串烧等，满足味蕾的需求；也可以在书摊前阅读自己喜欢的小说，让思绪在书页间自由飞翔。夜市还有各类表演节目，有传统的歌舞演出，也有新颖的创意艺术作品，如街头魔术、小品表演等，为夜市增添了一份独特的艺术气息。
夜市不仅是美食和娱乐的聚集地，也是一个社交的舞台。在这里，人们可以结识来自不同背景的新朋友，交流彼此的生活经验，分享各自的故事和感悟。无论是情侣、朋友、家人还是陌生人，都可以在这里找到属于自己的归属感。而那些身穿特色服装或带着潮流配饰的年轻人，则在夜市上展现了他们独特的个性和魅力，吸引了众多的目光。
夜市的另一个魅力在于其无限的活力和社交魅力。夜市的经营者们往往会定期举办各种活动，如音乐节、电影节、时装秀等，这些活动不仅能吸引大量的消费者，也为商家带来了丰厚的利润。通过参与这些活动，商家也能提升品牌知名度，扩大市场份额，进一步增强了夜市的影响力。
繁华都市的夜生活充满了活力和社交的魅力。夜市不仅提供了丰富的购物和餐饮选择，更成为了人们了解当地文化和社交方式的窗口。在这里，无论是美食、表演，还是社交，都能让你感受到这座城市的独特魅力，也让你的生活更加丰富多彩。无论你是寻找美食的享受，还是寻找社交的平台，或者是寻求精神的慰藉，夜市都是你无法错过的精彩之旅。让我们一起走进这个繁华都市的夜市，感受这无限活力和社交魅力吧！
今天，懒猫全球配置组合继续发车。
这是一个每周定投的投顾组合，整体风格偏均衡，组合策略是根据资产配置理论进行多元化、分散化投资，资产不仅涵盖国内和海外，也覆盖股、债、商等大类资产。
2024年1月18日开放跟投以来，累计收益13.6%，年化收益10.04%，最大回撤7.59%。（数据来源：且慢，时间截止：2025年6月10日）
我们还有一个懒猫全球稳健组合，这是一个固收+组合，80%以上资产投向国内和海外债基，剩下的部分依靠全球股市和大宗商品增强收益。
现在利率越来越低，如果你想寻找收益更高的稳健产品，可以看看懒猫稳健组合。自2024年1月16日上线至今，组合累计收益9.32%，年化收益6.57%，最大回撤1.49%。
（上图来自且慢APP，截止时间：2025年6月10日）
回到本期发车，懒猫全球配置组合买入的品种如下：
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。