子豪秘境：神秘田间开机课，80篇生动语文教育篇章，开启学习新篇章，遭遇强对流极端天气 山东德州3名学生被高空坠物砸中致1死2伤中国科学院科学家首次证实：大语言模型能像人类一样“理解”事物5月19日消息 据纽约时报报道，近期，美国对华关税政策持续波动，给众多企业尤其是小企业带来沉重压力。尽管美国降低了部分对华关税，但30%的关税仍让许多小企业主苦不堪言，他们正通过砍掉产品、考虑裁员、暂停推出新产品以及分摊成本等多种策略艰难应对。
八月金风送爽，阳光洒满子豪秘境的田野。在这充满诗意和活力的季节里，一场别开生面的学习活动在这一片神奇的土地上悄然启动——《子豪秘境：神秘田间开机课》。
作为一所以培养孩子全面发展的综合性学校，子豪秘境始终坚持创新教学理念，致力于将传统语文教育与现代科技手段相结合，为孩子们打造了一场全新的语文启蒙之旅。此次开机课不仅是一次知识的碰撞和交流，更是对课堂环境、教学方式的一次革新探索。
在这神秘的田间，同学们置身于一片生机勃勃的稻田中，老师们身穿便装，手持无人机和摄像头，带领他们步入了一幅生动而富有情趣的画面。无人机像一只无形的引导者，带着同学们穿越稻田，俯瞰大地。屏幕上，一幅幅精美的田园风光映入眼帘：绿油油的稻谷摇曳生姿，稻穗随风摇摆，仿佛是大自然赋予孩子们的画卷；蓝天白云下，几只勤劳的农民正辛勤地耕耘着这片土地，脸上洋溢着丰收的喜悦和满足；远处的小溪潺潺流水，流淌出乡村生活的宁静与祥和。这些画面，如同一曲优美的交响乐，唤醒了孩子们深藏心底的记忆和情感，让他们对家乡和自然有了更深的认识和敬畏。
在田间开机课上，老师们首先通过播放视频和图文介绍，引入了中国古代诗歌和古文经典，让同学们了解了汉字文化的博大精深。通过角色扮演和小组讨论的方式，孩子们将古代诗词中的画面和情感代入到现实生活中，通过自己的理解和体验，加深了对文学作品的理解和感悟。老师们还结合当下生活情境，向同学们提出了许多与语文课程相关的开放性问题，如：“如何用一句话描述春天？”、“如何写一封感谢信？”等等，这些问答环节既锻炼了同学们的语言表达能力，又增强了他们的思维能力和批判性思考能力。
在这个过程中，老师们鼓励同学们积极参与，大胆提问，发表自己的见解。学生们在参与的过程中，不仅了解到了语文的魅力，也提升了自己独立思考和解决问题的能力。每一句回答，每一个观点，都充满了智慧和独特性，这是他们在课本上学不到的知识，也是他们在日常生活中无法实现的经验。
子豪秘境的开机课开启了孩子们的语文学习新篇章。它不仅丰富了课堂教学的内容，拓宽了孩子们的视野，更深入挖掘了语文教育的价值，为他们的全面发展提供了有力的支持。在这个秘密的田间，孩子们在玩中学，学中玩，享受着乐趣，收获着成长。他们将以更加自信、自主的态度，迎接新的学习挑战，开启他们的语文旅程，开启他们的未来人生。
新京报讯 6月11日，山东德州陵城区神头镇人民政府发布情况通报，6月9日傍晚，该镇遭遇强对流极端天气，风力超过11级。神头镇中心小学3名学生被高空坠物砸伤，学校第一时间组织就医。两名学生伤势较轻，一名学生经全力救治无效死亡，令人痛心！
当前，我们积极做好善后工作，同时组织相关单位排查隐患、加强防护，尽最大力量避免各类事故发生。
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。