探索无门槛的性感欧美风情：海量高清免费图片，分享你的视觉盛宴！，美卫生部清空“国标委员会”，17顶级专家一个不留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”事物最开始，两人都穿着红色的中国足球队球服，并且邀请同行的一位女性为他们拍照。拍照的时候，两人共同举起写有“为中国而战”的围巾。
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当地时间9日，美国卫生部长小罗伯特·肯尼迪宣布罢免美国疾病控制与预防中心（CDC）免疫实践咨询委员会（ACIP）的全部17名成员。该委员会负责审查疫苗数据并提出建议，以确定美国哪些人需要接种哪些疫苗，以及保险公司是否应该承担相应的疫苗接种费用等。
制定“美国疫苗标准”的机构，被裁到“一人不留”
该委员会前成员诺埃尔·布鲁尔告诉美联社，他和同事们在9日下午晚些时候收到电子邮件，通知他们的职务被终止，但没有说明罢免原因。布鲁尔说，美国人在决定是否打疫苗时，会很大程度上听取医生的建议，而医生们一直在遵循ACIP的指导。“直到今天，当划分保险应该报销哪些疫苗，供应商应该推荐哪些疫苗，公众应该接种哪些疫苗时，ACIP的建议仍然是黄金标准。”
用美联社的话说，“小罗伯特·肯尼迪在成为美国最高卫生官员之前，曾是美国主要的反疫苗活动人士之一。”自他上任以来，免疫实践咨询委员会就一直处于动荡状态。该委员会原定于2月召开的会议被推迟，6月的会议召开前又发生了全员被裁事件。小罗伯特·肯尼迪称该委员会的下次会议将在两周后如期举行，但他尚未透露将任命谁加入委员会。
小罗伯特·肯尼迪称，对该疫苗小组“一锅端”是为了“彻底清除障碍，重建公众对疫苗科学的信心。”前疾病控制与预防中心主任汤姆·弗里登博士表示，肯尼迪的行动基于虚假的利益冲突指控，可能导致数百万人减少疫苗接种，构成“一项危险且前所未有的行动，将使我们的家庭更加不安全”。
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。