独行三日，走不动路的人：挑战与困境探索——三个人日之我在无声中行走的旅程，画面来了！双航母编队赴西太平洋训练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6月份的新机市场越来越热闹，所预热的新机在不断增加，比如红米新平板、红米K80至尊版、华为Pura 80系列、红魔电竞平板3 Pro、真我GT7限量版等，这批新机在6月中陆续开始发布，配置位于高端和旗舰级别。现在各大品牌的主力都在高配置机型上，主要是考虑到市场需求，毕竟各大手游与应用不断升级，对手机/平板的性能要求越来越高。
下列是我以“独行三日，走不动路的人：挑战与困境探索——三个人日之我在无声中行走的旅程”为题的文章：
在人生旅途中，每个人都有自己的独特经历和磨砺。独行是一种孤独而自由的体验，它并非意味着无人陪伴，而是独自面对生活中的种种挑战与困境。在这个过程中，人们会发现自身的潜能与坚韧，也会在无声无息中走过一段难忘的路程。
我和我的两个朋友，阿明和小李，在那三天的行程中，我们选择了一人独自行走的方式来体验这段独特的旅程。起初，我们满怀期待地出发，心中充满了对未知世界的探索和对自我价值的肯定。现实却给了我们出乎意料的打击。尽管我们都具备良好的体能和顽强的意志力，但在这三天的旅程中，我们逐渐发现自己无法像往常一样轻松自如地行走，我们的脚步变得沉重且迟缓，仿佛被无形的力量拖拽着前行。
这种状况，我们称之为“独行三日，走不动路的人”。这个形容词不仅准确地描述了我们的状态，也揭示了我们面临的困境。生理上的疲惫让我们无法持续保持高效的能量输出，这使得行走变得更加艰难。心理上的压力和孤独感也在逐渐侵蚀我们的精神状态，使我们在面临困难时显得更加无助和困惑。环境因素如崎岖山路、恶劣天气等也给我们的行动带来了极大的限制，使得我们不得不重新调整策略来适应新的环境和挑战。
在这种情况下，我们需要学会如何在无声无息中找到力量，如何在困境中寻找勇气，以及如何在挫折面前不放弃追求目标。我们开始尝试用一种更为开放的心态去接纳这种暂时的困难，积极思考如何调整我们的步伐和节奏，以此来应对身体的疲劳和心理的压力。我们也开始寻求他人的帮助和支持，无论是通过电话、电子邮件或者面对面的交流，向他们分享我们的感受和困扰，获取他们的建议和鼓励。在这个过程中，阿明和小李成为了我们的良师益友，他们提供了一些实用的建议和方法，例如合理规划行程、使用轻便的装备、学习有效的减压技巧等，这些都对我们产生了巨大的影响。
在接下来的日子里，我们虽然仍然遇到了许多挑战，但我们学会了如何以更稳健的步伐继续前进，如何在困难中坚持下去，如何在挫折中保持信念，如何在孤独中寻找归属。每一步的迈进，都是我们对自我价值的验证，都是我们对生命的敬畏和对未来的信心。
这次独行三日的经历，不仅让我深刻理解到了自己在面对困境时的独特能力，也使我深感生活的不易和宝贵。这段旅程教会我，无论前方有多少困难和阻碍，只要我们有决心，有毅力，有勇气，就一定能够克服一切，走向属于我们自己的成功之路。
对于那些独行三日，走不动路的人，我想说：“无论你的起点有多低，无论你的目标有多大，只要你有勇气去行走，有决心去克服困难，有智慧去选择道路，你就一定能在无声的旅程中找到属于自己的声音，找到属于自己的方向。”因为，只有这样，我们才能在人生的道路上走得更远，走得更深，走得更稳。
据“人民海军”微信公众号6月10日消息，中国海军新闻发言人王学猛海军大校表示，日前，中国海军辽宁舰、山东舰航母编队赴西太平洋等海域开展训练，检验部队远海防卫和联合作战能力。
这是根据年度计划组织的例行性训练，旨在不断提高履行使命能力，符合相关国际法和国际实践，不针对特定国家和目标。
▲6月上旬，海军航母编队在西太平洋海域开展训练，图为辽宁舰放飞舰载战斗机。孙翔 摄
▲6月上旬，海军航母编队在西太平洋海域开展训练，图为山东舰放飞舰载战斗机。 张汇泉 摄
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。