揭秘：揭开74AV神秘面纱，掌控数字音频领域的新兴力量及其影响力，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”事物日本土木协会最新预估：“南海海槽大地震”20年经济损失将达1466万亿日元除了各家机构推出的传统“名师押题”，记者发现，近年来爆火的AI大模型，也陆续被不少商家引入“押题”阵容。
关于音乐和数字音频领域中的新兴力量——74AV，我们来一探究竟。这个看似低调的名字背后隐藏着一个鲜为人知的创新科技公司，它以其独特的产品和服务在数字音频行业中崭露头角，展现了其强大的影响力和潜力。
74AV成立于2013年，起初专注于创建便携式音频设备——无线耳机。这款产品集成了先进的数字音频技术，如蓝牙5.0、Wi-Fi 6等，不仅提供卓越的音质体验，还拥有防水防尘的设计，使用户可以在各种环境下放心使用。不同于传统音频产品的线性放大器和低频增强器，74AV的专利算法能够将音乐信号转化为更宽广且深度感更强的声音，甚至可以模拟出录音棚级别的声音效果，为用户提供沉浸式的听觉享受。
74AV的另一大特色在于其高效率的工作原理。该公司的核心团队成员来自全球各大知名大学，他们将前沿数字音频技术和计算机科学相结合，研发了一种全新的音频处理模式——“人工智能与音乐智能”。这种模式采用了深度学习算法，通过对大量音乐数据的学习和分析，自动优化音乐的播放速度、均衡度以及动态范围等参数，使得音乐文件能够以最高效的方式呈现给用户。
74AV还在音频处理软件方面进行了深入研究，开发了一款名为“Music Master”的专业音频处理工具，它不仅可以调整音乐的音量、平衡、频率响应等基本参数，还可以针对用户的听觉偏好进行个性化定制，例如调整歌曲的速度、节奏、氛围等，帮助用户找到最适合自己的音乐环境。
这种个性化的音频处理方式在很大程度上推动了数字音频领域的革新和发展。随着数字化时代的到来，越来越多的人开始依赖于手机、电脑等移动设备接收和播放音乐。而传统音频设备由于体积较大、功能单一的问题，已经无法满足现代人的听觉需求。具备高效率、高精度、个性化定制等特点的74AV成为了数字音频领域的新兴力量。其产品已经在全球范围内广泛销售，并且深受广大音乐爱好者和专业人士的认可和喜爱。
74AV并非一帆风顺。在市场竞争激烈的数字音频市场中，该公司面临着来自Apple、Bose、Sony等知名品牌的重要竞争。面对这些挑战，74AV并没有轻易退缩，而是不断创新，通过持续的研发投入和产品迭代，保持领先地位。目前，他们的新品包括蓝牙5.0耳机、Wi-Fi 6耳机、智能音箱等多个系列，覆盖了从入门级到高端市场的各个价位段。
74AV凭借其独特的技术优势和市场定位，成功地揭开了数字音频领域的神秘面纱，成为了一个掌控数字音频领域的新兴力量。它的影响力不仅体现在技术创新和产品创新上，更体现在对音乐行业和社会发展的深远影响上。随着5G、物联网、云计算等新一代信息技术的发展，74AV将继续引领数字音频产业的发展，为听众带来更为丰富、便捷、个性化的听觉体验。未来，我们有理由相信，74AV将会继续发挥其在数字音频领域的领导作用，开启数字音频行业的全新篇章。
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。
6月11日，日本土木学会发布了估算日本国难级巨大灾害损失的最终汇总报告，其中指出若发生“南海海槽大地震”，其后20年的经济损失预计将达1466万亿日元（约合人民币73万亿元）。其比2018年上次估算的1410万亿日元有所增加。此外，对首都直下型地震损失的估算也因计入物价上涨的影响，从去年3月中期报告的1001万亿日元增至1110万亿日元。