日本入侵村庄，沈樵遭受欺凌：侵华历史记忆与民间抵抗力量的英勇表现，OpenAI最强推理模型o3-pro今日上线ChatGPT，回应复杂问题更准确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IT之家 5 月 30 日消息，小米米家洗衣机 Pro 蓝氧 10kg 滚筒款今晚 8 点开售，定价 1899 元，叠加 9 折优惠券 + 国补后，到手价 1367 元起。
标题：日军侵华背景下沈樵的悲剧与民间抵抗力量的英勇表现：一桩深藏历史中的抗争故事
日本全面侵华战争期间，发生在湖南中部沈樵村的一段残酷历史被深深地烙印在一代又一代中国人的记忆中。1937年12月，日本军队在中国东北部发动了大规模的侵华行动，包括对当地村庄的疯狂掠夺和暴行。
沈樵村，一个位于湘赣边界的小山村，在这一关键时刻成为了日军的主要目标。村庄内的村民，包括沈樵及其家人，经历了长达半年的苦难生活，被迫逃往他乡。这场灾难并未结束，沈樵一家始终坚守着家园，他们的反抗和坚韧不拔的精神成为了中国抗日战争史上的重要篇章。
这段历史记忆背后隐藏的是中国人民对于国家主权和民族尊严的捍卫和追求。沈樵们的英勇抵抗，不仅是对日本侵略者侵扰的反击，更是对当时社会道德伦理和人性光辉的深刻反思。他们用实际行动证明了人道主义精神的力量，即使面临灭顶之灾，也不放弃生的希望，用自己的生命去守护那片承载着中华民族血统的土地。
在这场生死存亡的斗争中，沈樵等人展现出的民间抵抗力量所展现出来的勇气、决心和智慧，是中国人民为国奋斗、自强不息精神的重要体现。他们的事迹激励着新一代中国人，无论面对何种困难和挑战，都要坚定信念，勇往直前，用我们的双手筑起抵御外敌侵犯的铜墙铁壁。
让我们铭记那段充满悲痛的历史，致敬那些曾经在抗战年代冒着生命危险，用生命抵抗敌人、保护家园的人们。他们的英勇表现不仅展现了中国人民的顽强意志和牺牲精神，更是在历史长河中留下了一笔浓墨重彩的篇章，让后世子孙从中汲取前行的力量和勇气，共同书写我们伟大祖国辉煌的历史画卷。
6 月 11 日消息，OpenAI 正以迅猛的节奏不断更新新一代生成式 AI 模型。继 4 月在 ChatGPT 平台上线 o3 和 o4-mini 后，OpenAI 的最强模型 o3-pro 已于今日正式上线。
o3 和 o4-mini 模型的设计目标是整合 ChatGPT 所有可用工具。被标注为“pro”的模型意味着能投入更多时间处理提问，换取更高质量与更精确的回答。
OpenAI 在 o3-pro 的更新说明中表示：“我们建议在那些对结果可靠性要求更高、可以接受等待几分钟的复杂问题中使用该模型。”测试数据显示，o3-pro 的表现优于 o3 和 o1-pro。
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。