人类与虫子的奇妙共存：人虫念想的秘密解读——从控制学视角看控制与认知的互动关系，原创 推荐5道特色下饭菜，做法简单易学，好吃又实惠，大人小孩抢着吃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5月21日紫光股份的资金流向显示，主力资金净流出5979.02万元；游资资金净流入3761.34万元；散户资金净流入2217.68万元。
标题：人虫共生：理解控制与认知的互动关系
在大自然的奇妙画卷中，人类与虫子和谐共存，这种共生模式不仅丰富了生物多样性，更蕴含着人类对自然界复杂性的深刻理解和独特认知。本文将从控制学视角审视控制与认知的互动关系，探讨两者如何相互影响、相互依存，从而实现人虫共生。
控制是生态系统运作的重要组成部分。在生物学中，动物和植物通过其行为、生理特征和环境因素进行自我调节，以适应不断变化的生存条件，维持种群的稳定和生态系统的平衡。在我们日常生活中，人则扮演着关键的角色，通过各种技术手段，如农业、工业和城市规划等，对自然界的生物群落进行精确和有效的控制，以满足社会经济发展的需要。
控制与认知之间的互动体现在两个层面：一是控制的对象和过程是认知所认识的；二是控制的效果和结果反过来又影响到认知的发展和完善。一方面，控制策略和方法往往受到人对特定对象的理解和预测能力的影响。例如，在农业生产中，农民通过对作物生长习性、病害发生规律等因素的精准了解，采用科学的种植管理方式，有效提高了农作物产量和质量，保障了食物供给的安全。这种认知过程不仅依赖于控制技术的进步，也得益于人们对于自然界的深入理解，包括物理化学、遗传变异、生态学等多个领域的知识积累。
另一方面，控制的结果和服务直接决定或改变认知的认知内容和形式。例如，在工业生产中，控制机器设备的运行状态和参数，可以确保生产流程的高效进行，提高产品质量并降低能源消耗。通过数据分析和模型预测，管理者能够及时发现并解决生产过程中可能出现的问题，提升生产的可控性和稳定性。这些反馈信息和优化措施，既体现了对复杂系统认知的深化，也为未来的技术发展提供了新的方向和可能。
人虫共生并非简单的单向控制关系，而是一个动态的相互作用过程。控制作为一种工具和技术，依赖于人的认知能力、实践经验和科技进步，而认知反过来又能推动控制理论的发展和完善，使人在实践中逐步掌握更为精细和高效的控制策略。这种基于控制与认知的互动关系，既是大自然的智慧结晶，也是人类社会发展的重要驱动力。在构建一个可持续发展的未来世界中，我们需要更加注重人与自然的和谐共生，充分挖掘控制在生态系统管理中的重要作用，同时也应在认知领域不断创新和发展，为实现人与虫子的真正相辅相成提供更为全面和深入的思考和探索。
“从手到口，从口到心，中国人延续着对世界和人生特有的感知方式。只要点起炉火，端起碗筷，每个平凡的人，都在某个瞬间，参与创造了舌尖上的非凡史诗。”
大家好这里是喂尚美食，每天分享好吃的家常菜。推荐5道特色下饭菜，做法简单易学，好吃又实惠，简单炒一炒，大人小孩抢着吃！
一、包菜炒鸡蛋
准备食材：包菜、鸡蛋、胡萝卜、葱、蒜。
做法步骤：
1、准备半个包菜，给它切均匀的细丝，用清水清洗干净，捞出控干水分，碗中打入四个鸡蛋，给它搅匀打散。
2、锅中烧油，油热倒入鸡蛋液，炒熟炒散盛出，锅留底油，放入葱花、蒜末炒出香味，下入包菜丝和胡萝卜，大火炒至断生。
3、加入1勺盐、1勺鸡精、1勺生抽、1勺蚝油，放入炒好的鸡蛋，最后大火翻炒入味即可出锅。
二、香辣鱿鱼
准备食材：鱿鱼、小米辣、青红椒、芝麻、孜然粉、姜、蒜。
做法步骤：
1、准备一斤鱿鱼，改刀切成条。锅中烧水，水开放入葱段和姜片，再加入少许料酒，放入鱿鱼焯烫1分钟捞出控干水分。
2、锅中烧油，油热放入姜末、蒜末、小米辣炒出香味，再下入鱿鱼，加入1勺盐、1勺鸡精、1勺生抽、1勺蚝油，大火翻炒至入味。
3、放入青红椒丝炒至断生，最后撒一把孜然粉和芝麻，翻炒均匀即可出锅。
三、水煮肉片
准备食材：牛里脊肉、鸡蛋、干辣椒、青花椒、芝麻、小米辣、青菜、蒜。
做法步骤：
1、准备一斤新鲜的牛里脊肉，给它切成薄片，加入1勺盐、1勺胡椒粉，少许葱姜水，再加入一个蛋清、1勺淀粉，充分抓拌均匀，腌制10分钟。
2、锅中烧油，油热放入蒜末、小米辣炒出香味，再放一块火锅底料，加入少许盐、1勺鸡精，然后加入适量的开水，把喜欢吃的青菜也倒进去，煮熟后捞出铺在碗底。
3、再次将锅烧开，将腌制好的牛肉一片一片分散下锅，水开了轻轻推动两下，大概3分钟，连汤和肉片一起倒入碗中，放入干辣椒、葱花、青花椒、芝麻，用热油激发出香味即可。
四、砂锅牛肉
准备食材：牛肉、小米辣、韭菜、洋葱、孜然粉、蒜。
做法步骤：
1、准备一斤牛肉，给它切成薄片，加入1勺盐、1勺胡椒粉、1勺生抽、1勺淀粉，充分抓拌均匀，腌制10分钟，再淋入1勺食用油，锁住水分。
2、锅中烧油，油热下入牛肉，快速滑散，炒至变色后盛出。锅留底油，放入蒜末、小米辣，小火炒出香味，放入洋葱块，翻炒均匀。
3、加入1勺生抽、1勺蚝油，大火翻炒至入味，最后撒入适量的孜然粉，少许的芝麻，翻炒均匀。将砂锅烧热，底铺上一层韭菜段，再撒一层盐，一层孜然粉，将炒好的牛肉放入砂锅中即可。
五、椒盐鸡翅
准备食材：鸡翅、青红椒、洋葱、蒜。
做法步骤：
1、准备一斤鸡翅，清洗干净后对半切开。锅中烧油，油热放入鸡翅，小火慢煎，煎至两面金黄，盛出备用。
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。