开心贵州游戏有挂吗【真的确实有挂】重大发现“皮皮云南麻将必赢神器"!详细分享开挂技巧
开心贵州游戏有挂吗【真的确实有挂】重大发现“开心~小辣互娱必赢神器"!详细分享开挂技巧：(1)400-186-5909（点击咨询）（2）400-186-5909（点击咨询）
开心贵州游戏有挂吗【真的确实有挂】重大发现“福麻圏开挂工具"详细开挂教程(1)400-186-5909（点击咨询）（2）400-186-5909（点击咨询）
开心贵州游戏有挂吗【真的确实有挂】重大发现“来来沈阳麻将必赢神器"!详细分享开挂技巧
开心贵州游戏有挂吗【真的确实有挂】重大发现“上品十三水开挂神器"(确实是有挂)
无忧售后保障：完善的售后保障体系，让您使用无忧。
开心贵州游戏有挂吗【真的确实有挂】重大发现“凡乐湖北麻将必赢神器"!详细分享开挂技巧
开心贵州游戏有挂吗【真的确实有挂】重大发现“来一盘河南麻将有挂吗【真的确实有挂】
德阳市旌阳区、黑河市嫩江市、德阳市罗江区、苏州市张家港市、鸡西市麻山区、安庆市桐城市、广西南宁市宾阳县、文昌市东路镇、太原市晋源区
常德市汉寿县、焦作市中站区、昌江黎族自治县王下乡、江门市开平市、许昌市鄢陵县、荆州市江陵县、湖州市德清县、常州市溧阳市、贵阳市云岩区
武汉市江汉区、淄博市临淄区、巴中市平昌县、南阳市西峡县、清远市连山壮族瑶族自治县、烟台市莱阳市、榆林市定边县、咸阳市长武县、郑州市登封市、北京市门头沟区
十堰市竹溪县、朝阳市龙城区、上饶市万年县、凉山布拖县、泸州市合江县、五指山市南圣
嘉兴市海宁市、内蒙古兴安盟科尔沁右翼前旗、衢州市龙游县、滨州市阳信县、凉山盐源县、重庆市梁平区
无锡市惠山区、广西柳州市融水苗族自治县、延边汪清县、儋州市新州镇、天津市北辰区、太原市尖草坪区、常德市澧县、辽阳市文圣区、亳州市蒙城县
平凉市庄浪县、鄂州市梁子湖区、楚雄牟定县、成都市新都区、丹东市东港市、贵阳市白云区、大理剑川县、襄阳市宜城市、咸阳市秦都区、渭南市富平县
沈阳市法库县、淮北市濉溪县、昆明市宜良县、芜湖市镜湖区、上饶市婺源县、徐州市泉山区、盐城市大丰区、舟山市嵊泗县
昌江黎族自治县乌烈镇、黄南河南蒙古族自治县、甘南临潭县、丹东市宽甸满族自治县、汉中市宁强县、忻州市保德县、上饶市横峰县、临沂市罗庄区、金昌市永昌县、运城市平陆县
聊城市茌平区、内蒙古呼伦贝尔市陈巴尔虎旗、内蒙古阿拉善盟额济纳旗、内蒙古巴彦淖尔市乌拉特中旗、广西南宁市宾阳县、遂宁市蓬溪县、宁夏银川市贺兰县、中山市三乡镇、内蒙古包头市青山区
潮州市潮安区、文山西畴县、邵阳市大祥区、淮南市大通区、济南市济阳区、重庆市南岸区、周口市太康县、揭阳市榕城区、三门峡市灵宝市、鞍山市铁东区
广西贵港市港南区、佳木斯市桦南县、双鸭山市友谊县、榆林市定边县、阳江市江城区、南昌市新建区、鸡西市滴道区
抚州市乐安县、深圳市福田区、平顶山市石龙区、曲靖市富源县、广西桂林市兴安县、陇南市徽县、曲靖市宣威市、广西柳州市融安县、惠州市惠城区
丽江市华坪县、周口市鹿邑县、齐齐哈尔市龙沙区、丽江市宁蒗彝族自治县、十堰市茅箭区、深圳市宝安区、广西桂林市雁山区、宿迁市宿豫区、青岛市崂山区
佛山市南海区、东莞市莞城街道、葫芦岛市兴城市、重庆市永川区、重庆市北碚区
汉中市略阳县、抚顺市顺城区、伊春市金林区、遵义市赤水市、日照市东港区
忻州市静乐县、昭通市水富市、内蒙古鄂尔多斯市鄂托克前旗、泸州市叙永县、泰安市岱岳区、恩施州利川市
科学家证实大模型能像人类一样“理解”事物
科技日报北京6月10日电 (记者陆成宽)记者10日从中国科学院自动化研究所获悉，来自该所等单位的科研人员首次证实，多模态大语言模型在训练过程中自己学会了“理解”事物，而且这种理解方式和人类非常类似。这一发现为探索人工智能如何“思考”开辟了新路，也为未来打造像人类一样“理解”世界的人工智能系统打下了基础。相关研究成果在线发表于《自然·机器智能》杂志。
人类智能的核心，就是能真正“理解”事物。当看到“狗”或“苹果”时，我们不仅能识别它们长什么样，如大小、颜色、形状等，还能明白它们有什么用、能带给我们什么感受、有什么文化意义。这种全方位的理解，是我们认知世界的基础。而随着像ChatGPT这样的大模型飞速发展，科学家们开始好奇：它们能否从海量的文字和图片中，学会像人类一样“理解”事物？
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。“当前人工智能可以区分猫狗图片，但这种‘识别’与人类‘理解’猫狗有什么本质区别，仍有待揭示。”论文通讯作者、中国科学院自动化研究所研究员何晖光说。
在这项研究中，科研人员借鉴人脑认知的原理，设计了一个巧妙的实验：让大模型和人类玩“找不同”游戏。实验人员从1854种常见物品中给出3个物品概念，要求选出最不搭的那个。通过分析高达470万次的判断数据，科研人员首次绘制出了大模型的“思维导图”——“概念地图”。
何晖光介绍，他们从海量实验数据里总结出66个代表人工智能如何“理解”事物的关键角度，并给它们起了名字。研究发现，这些角度非常容易解释清楚，而且与人脑中负责物体加工的区域的神经活动方式高度一致。更重要的是，能同时看懂文字和图片的多模态模型，“思考”和做选择的方式比其他模型更接近人类。
此外，研究还有个有趣发现，人类做判断时，既会看东西长什么样，比如形状、颜色，也会想它的含义或用途，但大模型更依赖给它贴上的“文字标签”和它学到的抽象概念。“这证明，大模型内部确实发展出了一种有点类似人类的理解世界的方式。”何晖光说道。 【编辑:梁异】
相关推荐：
