胚胎发育异常疾病 X" 或 "胎儿发育障碍病症"。影响深远的政策，这对我们意味着什么？，让人心动的创意，未来又能带来怎样的反响？
标题：胚胎发育异常疾病与胎儿发育障碍病症：概览
胚胎发育异常疾病（Embryonic Development Abnormalities）和胎儿发育障碍病症（Fetal Development Disorders，FDDs），是两个主要的生理学领域，分别涵盖了从早期胚胎到新生儿阶段的多个关键生命时期。这些疾病的影响范围广泛，涉及了生长、形态、生理功能以及基因突变等多方面的问题。
胚胎发育异常疾病的病因复杂多样，包括遗传性疾病、环境因素（如辐射、化学物质）、免疫系统异常以及营养不良等。例如，一些先天性代谢缺陷导致的神经管缺陷、黄疸症、血红蛋白病等疾病就发生在胚胎期。某些病毒感染也可能引发孕期神经系统病变，如巨细胞病毒肺炎、弓形虫感染等。吸烟、酒精滥用、药物滥用等不良生活习惯也与某些遗传或环境因素有关。
胎儿发育障碍病症则更加关注出生后婴儿的身体状况和智力发展，常见疾病包括Down syndrome（唐氏综合症）、Wiskott-Aldrich综合征（韦克托-阿德金森病）、Prader-Willi Syndrome（普鲁斯特-韦克托尔综合症）、Alport’s syndrome（阿尔波特氏综合症）等。其中，唐氏综合症是最具全球影响的出生缺陷之一，其主要特征是染色体核型异常，导致智能低下和社会交往能力受损。其他特异性发育障碍还包括自闭症谱系障碍、脑瘫、帕金森病等。
这些疾病不仅对个体造成显著的身体和心理影响，而且可能影响到家庭的社会经济地位和社会关系。通过遗传咨询、产前诊断、孕期筛查和儿童早期干预等方式，预防和治疗这些疾病是保障母婴健康的重要手段。
“胚胎发育异常疾病 X” 和 “胎儿发育障碍病症” 是紧密相关的生命科学领域，它们共同揭示了生命的起源和发展过程，也为我们理解人类健康和疾病提供了宝贵的启示。通过深入研究这些疾病的原因、症状和治疗方法，我们可以更好地预测和管理孕妇和新生儿的健康风险，从而提高他们的生存质量和生活质量。
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。