化解冤親債主三司財庫官廟

MoneyDJ新聞 2025-06-11 13:03:01 記者 新聞中心 報導綜合陸媒報導，來自中國科學院自動化研究所等多個單位的科研團隊，首次證實多模態大語言模型(MLLMs)在訓練過程中，能夠自發形成與人類高度相似的物體概念表徵系統。

這一發現為探索人工智慧(AI)如何「思考」開闢了新路，也為未來打造像人類一樣「理解」世界的AI系統奠定了基礎。相關研究成果發表於《自然·機器智能》雜誌中。中國科學院自動化研究所研究員何暉光表示，傳統AI研究多聚焦於物體識別的準確率，較少探討模型是否真正「理解」物體的涵義。在這項研究中，科研人員借鑒人腦認知的原理，設計了一個實驗，即讓大模型和人類玩「找不同」遊戲，實驗人員會給出三個物品概念(選自1,854種常見物品)，要求選出最不搭的那個，而通過分析高達470萬次的判斷數據，團隊首次建構了AI大模型的「概念地圖」。

據悉，研究人員從海量大模型行為數據中提取出66個代表AI如何「理解」事物的關鍵角度，並賦予其語意標籤。研究發現，這些角度非常容易解釋清楚，而且與人腦中負責物體加工的區域的神經活動方式高度一致；更重要的是，能同時看懂文字和圖片的多模態模型，「思考」和做選擇的方式比其他模型更接近人類。

研究還指出，人類在做決策時更傾向於結合視覺特徵和語義信息進行判斷，而大模型則傾向於依賴語義標籤和抽象概念。本研究表明大語言模型並非「隨機鸚鵡」，其內部存在著類似人類對現實世界概念的理解。

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