多模态大语言模型研究突破 - 中国科学院自动化研究所科研人员首次证实多模态大语言模型(MLLMs)能自发形成与人类高度相似的物体概念表征系统 [1] - 研究成果发表于《自然·机器智能》期刊 为构建类人认知结构AI系统提供理论框架 [1] - 研究结合行为实验与神经影像分析 涉及470万次行为判断数据 [2] 人类与AI概念表征对比 - 人类认知具备多维度概念表征能力 包括物理特征 功能 情感价值和文化意义 [1] - AI大模型内部存在类似人类的概念理解 但决策时更依赖语义标签和抽象概念而非视觉特征 [2] - 研究提取出66个"心智维度" 这些维度高度可解释且与大脑神经活动模式相关 [2] 研究方法创新 - 采用融合计算建模 行为实验与脑科学的创新范式 [2] - 首次构建AI大模型的"概念地图" 为心智维度赋予语义标签 [2] - 突破传统AI研究局限 从认知神经科学角度探讨模型对物体含义的"理解" [2]