张凯丽个人资料简介
张凯丽：一位音乐天才和多面艺术家
张凯丽，中国著名女中音歌唱家，被誉为“音乐天才”和“多面艺术家”。她的音乐才能和演艺表现力备受赞誉，不仅在中国国内拥有众多粉丝，更在国际上赢得了广泛的关注和认可。下面将从她的个人资料、音乐事业和表演艺术三个方面详细介绍这位魅力非凡的女艺人。
个人资料
张凯丽于1975年出生在中国四川省成都市，是一个音乐世家的后代。自幼受到家庭的音乐熏陶，她从小就对音乐产生了浓厚的兴趣，并开始接受严格的音乐训练。1994年，她考入了中国音乐学院声乐系，师从著名女高音歌唱家朱光潜和杨洪基，开始了她的专业歌唱生涯。毕业后，她留校任教，并同时成为了北京国家大剧院的常驻演员，开始了她的音乐和表演事业。
音乐事业
张凯丽是一位跨界歌唱家，她在音乐表演中涵盖了古典音乐、民族音乐、流行音乐等多种音乐风格。她的歌唱风格独具特色，音色宛若天籁，娓娓动听，深得听众喜爱。2004年，她在国际声乐比赛中荣获女中音组冠军，随后她在世界上许多重要的音乐节和音乐会上演出，赢得了全世界的赞誉。她曾在世界著名的歌剧院演唱多个角色，包括《阿依达》中的阿依达、《卡门》中的卡门、《图兰朵》中的图兰朵等等。她还与多位著名音乐人合作，发布了许多优秀的专辑，包括《红妆》、《光影》、《哗众取宠》等等，这些专辑获得了音乐评论家和听众们的高度评价。
表演艺术
除了歌唱，张凯丽还在表演艺术方面有着出色的表现。她在电影、电视剧和舞台剧等领域中都有着杰出的表现。她曾出演电影《小花》和电视剧《中国式离婚》等作品，并因为出色的表演获得了业内人士和观众们的高度评价。此外，她还在舞台剧中担任过重要角色，包括《熊猫》和《黄河大合唱》等等，她的表演为观众们带来了极大的震撼。
总结归纳
张凯丽是一位真正的音乐天才和多面艺术家。她在音乐和表演方面都有着出众的才能和表现力，深受广大听众和观众喜爱。她的音乐才能和演艺表现力不仅在中国国内备受赞誉，更在国际上赢得了广泛的关注和认可。相信在不久的将来，她会在音乐和表演方面再创更多的佳绩，为中国文化艺术事业的发展做出更多的贡献。
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Huth等人构建(jian)了(le)一个大脑的词匯(hui)地(di)图，並(bing)发现大脑并不存在一个单一的区域来编码这些词汇。相反(fan)，语义表征(zheng)在大脑的多(duo)个分布式高級(ji)区域中進(jin)行(xing)。 隨(sui)着性能出色(se)的大语言模型相繼(ji)出现，词向量或语义空间的表征得(de)到不斷(duan)優(you)化，從(cong)而支(zhi)持(chi)更(geng)多更好(hao)的下遊(you)任(ren)務(wu)，如翻(fan)譯(yi)、推理、分类和對(dui)話(hua)等。这为我(wo)们提供(gong)了更強(qiang)大的工具来量化语义空间，并用它来研究大脑如何编码语义。即(ji)使(shi)是最(zui)簡(jian)单、較(jiao)早(zao)期(qi)的Word2Vec模型，其表征空间也(ye)具有非(fei)常(chang)有趣(qu)的性質(zhi)：语义关系(xi)可以被(bei)视为線(xian)性算子。这个性质使得Word2Vec空间的幾(ji)何结构更易(yi)于分析(xi)和解(jie)讀(du)。 构建神经编码模型 为了分析语义类別(bie)和语义关系的神经编码，基于语义与大脑活动联系的方法和“语义关系可以被视为线性算子”的性质，張(zhang)博(bo)士(shi)构建了一种神经编码模型。 构建過(guo)程(cheng)如下：首(shou)先(xian)，收(shou)集(ji)来自(zi)19位(wei)健(jian)康被試(shi)者(zhe)的fMRI數(shu)据；接下来，被试者聽(ting)取(qu)6个大約(yue)10分鐘(zhong)的英(ying)语故(gu)事(shi)，其中一些故事涵(han)蓋(gai)了常用词汇；然後(hou)，将这些故事的文本輸(shu)入到已(yi)经訓(xun)練(lian)好的Word2Vec模型中。每个故事对应于一个在300维空间上的軌(gui)跡(ji)，該(gai)轨迹描(miao)述(shu)了所有词义随時(shi)间的变化；随后，构建了一个线性回(hui)歸(gui)的預(yu)測(ce)模型。将300维空间上的轨迹视为自变量，而不同脑区的神经活动作为应变量。 通(tong)过擬(ni)合(he)预测模型，就可以得到从Word2Vec词空间到脑部(bu)空间活动的线性映(ying)射(she)。这个线性映射也就是我们接下来要使用的神经编码模型。 神经编码模型的性能及(ji)应用 基于这个神经编码模型，张博士用一个全(quan)新(xin)的英文故事测试了该模型的预测性能。结果(guo)顯(xian)示(shi)，盡(jin)管(guan)不同区域的大脑活动模式看(kan)起来差(cha)異(yi)很(hen)大，但(dan)这些区域的真(zhen)實(shi)大脑活动与模型的预测结果高度(du)吻(wen)合。这个结果表明，通过简单的线性回归模型，我们是可以建立(li)一个相对準(zhun)確(que)的从语义空间到大脑活动的映射。 并且(qie)，大脑对语义的编码是分布式的，而不是集中式的，不同区域在这个过程中可能承(cheng)擔(dan)着不同的功(gong)能。 神经编码模型可以视为连接AI模型和大脑活动之间的橋(qiao)梁(liang)，利用该模型可以将语义类别映射为脑图。比如输入3萬(wan)个英文单词到神经编码模型中，我们就可以得到3万个不同的脑图。另(ling)外(wai)，根据这些词的语义将它们分成(cheng)9个大类，会发现这9个大类并不是单独存在于一个脑区，而是分布在整(zheng)个大脑中（見(jian)图一）。 同时，研究還(hai)观察(cha)到，相对于具體(ti)的词语更多地分布在左(zuo)脑，而相对于抽(chou)象(xiang)的词语，尤(you)其是涉(she)及情(qing)感(gan)的词语，更多地在右(you)脑中表达。 ?图一：语义分类的皮层表征。图源：由张逸(yi)真博士提供 语义关系与大脑活动 在前(qian)面的研究中，我们已能通过神经编码模型将语义与大脑活动联系起来。而在语言中，除(chu)了语义本身，语义关系也很重要。通过语义关系，我们能很容易地将已经学到的知识遷(qian)移(yi)到新的概念中，类似(si)于类比推理学習(xi)。那语义关系如何映射到大脑皮层中呢？ 语义关系有很多种类，张博士着重介(jie)紹(shao)了整体-部分的语义关系（如手(shou)与手指(zhi)）是如何映射大脑活动的。 首先，找(zhao)到上百(bai)个符(fu)合这种整体部分关系的单词，然后对它们的词向量的差取平(ping)均(jun)。这樣(yang)就保(bao)留(liu)了抽象的语义关系，即整体与部分的关系。利用训练好的神经编码模型，就可以把(ba)这些向量差对应成一个大脑活动（见图二(er)）。结果显示，越(yue)是黃(huang)色的区域，就越傾(qing)向于表达整体的概念，而越是藍(lan)色的区域，就越倾向于表达部分的概念。 ?图二：语义关系的皮层表征。图源：由张逸真博士提供 大脑学习语言与文本 前面所构建的神经编码模型，以及一些大语言模型只(zhi)接收语料(liao)中上下文的统计分布信(xin)息(xi)（即一些文本信息）来进行训练。而人类学习语言不僅(jin)仅是接收文本的信息，还有来自五(wu)感的信息（见图三(san)）。受(shou)此(ci)啟(qi)发，张博士開(kai)展(zhan)了一項(xiang)工作：通过跨(kua)模態(tai)对比学习将视觉认知接入语言模型。 ?图三：人脑认知香蕉的过程。图源：由张逸真博士提供 将视觉认知接入语言模型 简单来說(shuo)，就是參(can)照(zhao)大脑的语言網(wang)絡(luo)和视觉网络构建一个雙(shuang)流模型，并且用三步(bu)来训练（见图四(si)）。 第(di)一步，单独训练语言流和数视觉流，这裏(li)使用的是预训练好的BERT模型和VGG模型。 第二步，用对比学习来配(pei)对图像(xiang)和语言描述，通过该训练，视觉信息就接入到了语言模型的训练中。 第三步，讓(rang)模型进一步学习图像中各(ge)物(wu)体之间的关系。这一步中匹(pi)配的不是图像和它的语言描述，而是图像中的物体间关系。在这一步训练之后，强化了语义空间的结构，使得它不仅能夠(gou)反映物体的内容，还能反映它们之间的关系。 ?图四：物体关系的视觉定位。图源：由张逸真博士提供 模型驗(yan)證(zheng) 为理解这样的学习过程是不是能学到信息量更豐(feng)富(fu)、更具可解釋(shi)性、更接近(jin)神经语言学知识的语义空间，研究还使用了语言流模型进行探(tan)究。 值(zhi)得註(zhu)意的是，这个模型的参数在训练过程中已经受到了视觉信息的影(ying)響(xiang)。随后提取这个语言流的词向量，并进行了很多组的評(ping)估(gu)实验。用主(zhu)成分分析发现，在训练过程中加(jia)入视觉信息，词向量空间的可解释性大大提高。 另外，研究还用顏(yan)色编码了三个主成分激活不同脑区的程度。结果显示，擁(yong)有相似特性的词，也就是相近颜色的塊(kuai)總(zong)是被编码在相近的区域。这就表明大脑编码的是一个词的语义特征或者性质。 除此之外，对这个模型进行评估和测试后，研究发现在视觉信息的輔(fu)助(zhu)训练下，我们可以学习到一个更好的语义空间，这个语义空间可以支持简单的词义组合和推理。 寫(xie)在最后 类脑语言学习模型的发展为我们理解和应用语言提供了新的视角(jiao)和可能性。利用类脑语言学习模型，我们能够实现更准确、更細(xi)致(zhi)的语义表示。这将有助于提升(sheng)计算機(ji)对语义的理解，进一步拓(tuo)展人机交互(hu)的可能性，为人类创造(zao)出更智(zhi)能、更自然的语言交流環(huan)境(jing)。 参考(kao)文獻(xian)：返(fan)回搜(sou)狐(hu)，查(zha)看更多 責(ze)任编辑：