揭秘久草51：深度解析在线视频的精彩魅力及其背后的秘密 - 媒体观察与技术解读，“长安的荔枝”最有可能来自重庆涪陵，这条古道已有千年历史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”事物近日，赵薇突然在社交平台晒出一张和小鲜肉的合影，在互联网引起热议。
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在线视频以其独特的魅力和科技手段吸引了大量受众的关注。从媒体观察的角度看，其精彩的表现形式和大数据驱动的技术应用使其在信息传递和用户体验方面具有无可比拟的优势。但从技术解读的角度看，我们也必须看到在线视频背后存在的问题，并寻找解决之道，以确保其健康、有序的发展，真正发挥出其在现代社会中的积极作用。只有这样，我们才能在全球化的数字时代，充分利用视频这一强大的媒体工具，实现信息的广泛传播和文化的交流共享。
在缺乏快捷交通工具和保鲜技术的唐代，将“一日而色变，两日而香变，三日而味变”的荔枝，跨越几千里的路程送到长安，会经历什么样的坎坷过程？6月7日在CCTV-8和腾讯视频开播的电视剧《长安的荔枝》，给出了艺术化的回答。
但当剧中雷佳音饰演的小吏李善德为运送荔枝，跨越从岭南到长安的千里路程时，屏幕外的观众或许想不到：这颗让贵妃展颜的鲜果，更可能是从如今的重庆涪陵，经荔枝道送去长安的。
涪陵最有可能是“长安荔枝”的产地
《长安的荔枝》根据马伯庸同名小说改编，由雷佳音、岳云鹏领衔主演，讲述了大唐年间，籍籍无名的长安小吏李善德被人设计，无奈中接下送荔枝的高难度差事，从岭南到长安跨越千里，在极限时间和匮乏条件下完成任务的故事。
紧张刺激的剧情、鲜活的人物形象，让观众沉浸于这场古代版“物流大作战”中，感叹盛唐繁华背后一颗荔枝的血泪。
那么，杨贵妃喜爱的那一颗颗荔枝，究竟产自哪里呢？
“结合产量、道路里程和保鲜技术等情况综合考量，现在学界一般以巴蜀（涪州）产地说为主流。”重庆市文物考古研究院相关负责人介绍。
涪州即今重庆涪陵等区域。的确，从距离上看，岭南到长安路途遥远，就算按现在道路距离估算也超过1500公里，而涪陵到长安距离则近得多。而荔枝娇贵，在唐代的交通条件下，从岭南运送荔枝到长安耗时太长，难以保证新鲜度；从气候条件来说，根据竺可桢的研究，唐朝属于气候温暖期，巴蜀地区气候适宜荔枝生长，涪陵正是当时荔枝的主要产区之一。唐代白居易《荔枝图序》中，就有“荔枝生巴峡间”的描述，证明唐代巴峡间的荔枝种植情况。
不仅如此，从历史文献记载上看，北宋蔡襄在《荔枝谱》中有“妃子尤爱嗜（荔枝），涪州岁命驿致”的记载。一些流传下来的文学作品中，也能看到关于荔枝的产地是涪陵的表述，比如，苏轼《荔枝叹》中写道：“永元荔枝来交州,天宝岁贡取之涪。”
因此，涪陵荔枝，最有可能成为贵妃所喜爱的荔枝来源。
荔枝如何快速运入长安？有专属“高速路”荔枝道
983年，宋代文学家、地理学家乐史在其著作《太平寰宇记》一书中，把“从涪陵自万州取开州、通州宣汉县及洋州路至长安二千二百四十里连接四川陕西湖北的古代陆上商业贸易路线”命名为“荔枝道”。
事实上，在荔枝鲜果快马加鞭经荔枝道送去长安前，这条古蜀道就已经存在，最早可追溯至新石器时代。唐宋时期，荔枝道不仅是“皇家专线”，也承担着盐课转运、军事防御等重任。明清时期，随着商贸兴起，荔枝道转型为区域经济动脉。
2024年3月14日，重庆市文物局启动荔枝道考古专项调查，调查工作由重庆市文物考古研究院牵头，四川、陕西、重庆文博单位协同开展。今年4月29日，重庆市文物考古研究院曾发布消息称，对荔枝道的考古专项调查取得阶段性重大进展，完成主、副线调查。
荔枝道线路示意图。重庆市文物考古研究院供图
据了解，荔枝道主线自重庆涪陵区荔枝园延伸至陕西西乡县子午镇老街，长度576公里，这也让涪陵荔枝园的鲜果采摘下来之后，经长寿、垫江、达州等地，得以快速送入长安。
南宋地理学家王象之编纂的地理总志《舆地纪胜》引《洋川志》记载：“杨贵妃嗜生荔枝，治驿自涪陵，由达州取道西乡入子午谷至长安才三日，香、色仍未变。”即是佐证。
从屏幕到地头，这一次破圈的会是涪陵吗？
35集《长安的荔枝》，目前只播到第7集，剧集刚刚启程，这场跨越几千里的荔枝冒险最终能否赢得观众的心，还需时间检验。但是为运送荔枝专门开辟的“高速公路”——荔枝道，却切切实实已经存在了千年，是中国古代交通史上的“活化石”“活文献”。
2024年底，蜀道（荔枝道）被国家文物局列入《中国世界文化遗产预备名单》，而涪陵区作为荔枝道南端起点，其地理位置和文化标识的意义突出。
千年已过，人们想吃到新鲜的荔枝再也不用劳民伤财，如今的涪陵荔枝产业依旧红红火火。据悉，目前涪陵区域内荔枝种植面积约1.1万亩，有“妃子笑”“桂味”“仙进奉”等多个优质品种。2024年底，“涪陵荔枝”还成功注册了由国家知识产权局签发的地理标志证明商标。
涪陵荔枝。涪陵区委宣传部供图
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。