《春叉秋叉冬叉：描绘春夏秋冬美女的视觉盛宴》，国产雄起！苹果“面试”京东方，iPhone17 Pro将首发中国OLED屏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”事物美国自诩为世界警察，尤其是特朗普上任以来，盯上了诺贝尔和平奖，在全球忙活着“拉架”。
中国传统文化中的艺术瑰宝——绘画，以其独特的魅力和丰富的内涵吸引着无数人的目光。其中，春叉秋叉冬叉作为中国古代画中的重要题材之一，以其生动、细腻的画面展现了四季之美，成为了描绘春夏秋冬美女形象的一部视觉盛宴。
春天的画卷中，春叉的形象被赋予了生机与活力。春叉，是中国传统美术中的一种吉祥之物，一般用于象征新生、希望和繁荣。在一幅春叉图上，画家以墨色为主调，用淡雅的线条勾勒出春叉的轮廓，展现出一种轻盈的姿态和饱满的色彩。春叉的眼睛里闪烁着明亮的光芒，仿佛在向人们传达着新生的喜悦和希望的信息。它的身体前倾，似乎正在迎接新的挑战，展现出春天的力量和决心。春叉的头部也充满了诗意，如戴了一顶鲜艳的帽子或戴着一串精致的装饰品，为画面增添了层次感和趣味性。
秋叉的形象则显得庄重而深沉。秋天是收获的季节，丰收的场景给秋叉带来了喜悦和满足。在一幅秋叉图上，画家以浓重的色调绘制出秋叉的形象，通过粗犷的线条和鲜明的色彩对比，将秋天丰收的景象呈现在观众面前。秋叉的眼睛凝视远方，表现出对大地深深的敬畏和崇高的敬意。它的身体挺直，犹如一棵屹立的松树，展现出秋收的坚韧和毅力。秋叉的头部同样充满诗意，如戴上了一顶精美的帽子或佩戴了一串金色的项链，为画面增添了华丽和庄重的气息。
冬叉的形象则更为静谧和内敛。冬天是一年中最冷的季节，冬叉的形象被赋予了安静和祥和的气息。在一幅冬叉图上，画家以暗淡的色调描绘出冬叉的形象，通过柔和的线条和深邃的色彩对比，将冬季的寒冷和寂静展现在观众面前。冬叉的眼睛闭合，仿佛正沉浸在沉思之中，表现出冬日的宁静和思考。它的身体蜷缩成一团，如同一位慵懒的小猫，呈现出冬日的静谧和安详。冬叉的头部也同样富有诗意，如戴了一顶温暖的帽子或佩戴了一条长长的围巾，为画面增添了温暖和舒适的感觉。
《春叉秋叉冬叉：描绘春夏秋冬美女的视觉盛宴》这部作品通过对春叉、秋叉、冬叉等四季美景的描绘，展示了中国古代画的独特魅力和丰富内涵。每一幅画都以不同的方式展现出了春的生机、夏的热情、秋的庄重、冬的静谧，使读者能够在欣赏画面的感受到大自然的和谐美和人文精神的深厚底蕴。这是一部既具有艺术价值又具有文化内涵的作品，对于学习和理解中国传统文化有着重要的启示意义。
自从iPhoneX首次用上OLED屏后，接下来苹果慢慢的全部舍弃掉了LCD屏，全面换上了OLED屏。
不过早期，苹果的OLED屏主要是三星、LG提供。后来慢慢的京东方也进入了苹果供应链，但前期京东方提供的是维修备件屏。
后来京东方再进一步，也进入了iPhone首发屏行列，但前期提供给苹果的，并不是用于Pro上的高刷屏，只是普通OLED屏。
为什么会这样呢？众说纷纭，有人说是京东方的质量相对逊色一点，还有说外部局势原因什么的。
不过，从现在的情况来看，国产OLED屏也终于不可阻挡了，近日有消息称，目前苹果正在评估是BOE(京东方)的OLED屏，看看其能否为iPhone 17 Pro提供符合苹果要求的ProMotion屏。
如果京东方的屏，能够通过苹果的测试，则京东方有望为今年约3000-5000万部iPhone Pro生产面板。
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。