探秘久草中文字——解读古老汉字的神秘内涵与历史演变，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”事物成都银行风控做得好，也要小心房贷风险【资料来源于新华社、中央纪委国家监委网站、新华每日电讯、中国新闻周刊等】
在中华大地的广袤土地上，有一片神秘而又深邃的地域，那里盛产着一种独特而神秘的文字——汉字。从甲骨文到篆书、隶书，再到楷书、行书和草书，每一个阶段都蕴含着深厚的历史底蕴和深远的文化意蕴，是中国古代文明的重要载体之一。
汉字是一种由象形文字演变而成的文字系统，其起源可以追溯至公元前16世纪左右的新石器时代晚期。最初，古人把动物、植物、器物等自然现象的形象特征用符号记录下来，这就是最初的甲骨文。这种简朴而直观的造字方式，使得我们得以直观地理解早期人类的生活环境和认知世界的方式。
随着社会的发展，古老的汉字经历了多次变革，形成了我们现在所看到的篆书、隶书、楷书、行书和草书五种主要字体。篆书线条粗犷，笔画刚劲有力，表现了先民们对自然世界的敬畏之情；隶书则厚重庄重，笔画平直流畅，体现了古人的严谨治学态度；楷书则规范雅致，笔画工整清晰，成为了官方文书的标准样式；行书则灵动活泼，笔画跳跃自如，展现出书法艺术的独特魅力；草书则是以笔画飞舞为特点，线条流畅而富有节奏感，被广泛应用于书法创作和日常交流之中。
汉字的发展历程，既是一部历史的长卷，也是一部文化的交响乐。从最初的图画文字，到后来的符号文字，再到现在的方块文字，每一次进化都是汉字文化发展的重要里程碑。通过这些变化，我们可以窥见汉字的书写方式、韵律结构和艺术价值，更深入地了解中国古代思想观念、科学技术和社会生活等方面的信息。
汉字不仅仅是一种文字工具，更是中华文化的一种象征和载体。它承载着中华民族几千年的智慧结晶，凝聚了中国传统文化的核心价值观和审美理念。无论是“仁爱”、“和谐”、“忠信”等核心价值观，还是“坚韧不拔”、“积极向上”等人生哲理，都在汉字的字面上得到了生动的体现。许多诗词歌赋、小说剧本、绘画雕刻作品等，无不体现出汉字的艺术魅力和人文内涵，展现了中国文化的博大精深和丰富多样。
尽管汉字有着丰富的文化内涵和深远的历史渊源，但其在现代社会的应用却相对有限。一方面，由于汉字的设计结构复杂，繁复的笔画规则往往使电脑屏幕上的文字难以识别或输入；另一方面，由于现代科技的发展，人们开始倾向于使用拼音、网络语言等方式进行信息交流，导致很多汉字的应用场景变得越来越狭窄。
面对这样的现状，我们需要寻求新的途径来推广和传承汉字文化。通过教育体系改革，将汉字教育纳入国民教育体系，培养更多的汉字人才，提高人们对汉字的认知和欣赏能力。利用现代科技手段，开发适合现代人使用的汉字输入法和OCR技术，简化汉字的阅读和输入过程，使其更加普及和便利。再次，通过举办各类汉字文化艺术活动，如汉字展览、汉字比赛、汉字讲座等，让人们能够亲身体验和感受汉字的魅力，增强人们对汉字文化的理解和认同。
“探秘久草中文字——解读古老汉字的神秘内涵与历史演变”，是我们认识和研究中国历史文化的重要窗口，也是我们保护和发扬优秀民族文化的重要途径。只有深入了解和尊重汉字，才能真正领略其丰富多彩的内涵和深厚的历史底蕴，让汉字这个古老的东方瑰宝在新时代焕发出新的活力和光彩。
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。
文源：源媒汇
作者：童画
编辑：苏淮
还有两周左右，6月25日，成都银行2024年度股东大会将在该行5楼会议室召开，投资者关注的问题也将在此次会议上得到审议。
在过去的2024年，成都银行交出了一份不错的成绩单：全年实现营业收入229.82亿元，同比增长5.89%；归母净利润128.58亿元，同比增长10.17%；总资产突破1.25万亿元，同比增长14.56%。
值得关注的是成都银行的贷款业务结构性风险，尤其是个人贷款业务。
作为四川省内资产规模最大的城商行，成都银行的个人贷款，从2018年的488亿元飙升至2024年的1387亿元，六年增幅近184%。其中，“个人消费贷款及其他”从19.36亿元增至220.95亿元，增幅超10倍；“个人经营贷款”从12.52亿元增至167.01亿元，增幅超12倍。
这一高速扩张背后，存在诸多值得深思之处。
01
业绩增速已连降三年
天眼查显示，成都银行成立于1997年5月8日，注册资本为373573.5833万元，法定代表人是王晖。