多元文化交汇：揭秘欧美日韩五大区域的独特魅力与历史渊源意外收获的想法，究竟能否切实解决问题？，深入人心的倡导，真正意义是什么？
在世界文化的舞台上，欧洲、美洲、亚洲、日本和韩国五大地域因其丰富的地域特色和深厚的历史积淀，共同构成了一个多元文化交汇的璀璨画卷。这些地区的独特魅力和历史渊源，不仅展现着人类文明的多样性和丰富性，也为我们理解全球化进程中的文化交流提供了宝贵启示。
让我们从欧洲开始。作为人类文明的发源地之一，欧洲以其悠久的文化传统和独特的艺术风格吸引了全球的目光。其中，英国是欧洲历史最悠久的国家之一，其丰富的文化遗产如皇家宫殿、博物馆、城堡等，展现了中世纪至现代社会的沧桑巨变。欧洲的文学作品、戏剧、音乐和电影，更是被誉为世界文化的瑰宝，如莎士比亚的《哈姆雷特》，贝多芬的交响乐，都成为了全球公认的经典之作。欧洲也是现代科技的摇篮，从电子设备到人工智能技术，都在这个地区取得了显著的突破和发展。
再来看看美洲大陆。美洲拥有众多的世界遗产，如亚马逊雨林的原始生态、美国的大峡谷、古巴的玛雅遗址等，这些自然景观和人文遗迹，展示了美洲大陆独特的地理地貌和生物多样性。而美洲的美食、音乐、舞蹈和电影，也同样深受全球各地的人们喜爱，比如墨西哥的辣椒酱、巴西的烤肉、阿根廷的探戈舞，都是世界范围内知名的美食文化。美洲的音乐和电影产业在全球范围内也扮演了重要的角色，如奥斯卡金像奖、格莱美奖等音乐奖项的设立，以及好莱坞的电影工业，都是全球范围内的标志性事件。
我们来到亚洲，这里孕育了世界上最古老的文明之一——中华文明。中国的四大发明，如造纸术、印刷术、火药和指南针，对人类社会产生了深远影响。而中国的诗词歌赋、书法绘画、茶道哲学等传统文化，也在全球范围内广受欢迎。亚洲的美食、舞蹈、戏曲、服饰等文化元素，同样在世界各地都有着深厚的根基，如泰国的绿咖喱、印度的咖喱饭、韩国的泡菜等，都是全球各地餐桌上常见的美食。亚洲电影产业也在全球范围内享有盛誉，如中国的电影《战狼2》、韩国的电影《寄生虫》等，都赢得了全球观众的喜爱和高度评价。
我们来到了日本和韩国。这两个国家以其独特的艺术表现和现代化生活方式，吸引了全球的目光。日本的动漫、插画、游戏和电影，尤其是宫崎骏的动画作品，以其精美的画面、深邃的主题和生动的角色设定，赢得了全球观众的喜爱。而韩国的流行音乐、电视剧、时尚、食品、美容等领域，也以其创新的设计理念、优质的制作水平和广泛的影响力，吸引了全球的关注。韩国的饮食文化、茶道、太极等传统生活方式，也在全球范围内受到许多人的推崇和学习。
无论是欧洲、美洲、亚洲还是日本和韩国，各自都以其独特的地域特色和深厚的历史底蕴，形成了独具特色的文化交融现象。这种多元文化的交汇，不仅反映了人类文明的多样性和丰富性，也为我们理解和尊重全球不同文化提供了宝贵的视角。在全球化的今天，各国应该以开放的心态、包容的态度，积极促进文化交流和互鉴，共同构建一个更加丰富多彩的世界文化之网。在这个过程中，我们既可以从中汲取灵感和智慧，也可以从中借鉴经验，为推动人类社会的发展做出更大的贡献。
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。