砥砺前行：铭记历史耻辱中含泪授业，破茧成蝶中的桥之重生与发展，美政府承认：在洛杉矶出动MQ-9“死神”无人机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”事物韩联社提到，特朗普今年3月宣布，将新一代战机命名为F-47。5月23日上午，石破茂与特朗普通电话，就美国关税措施等话题进行了讨论。双方同意协调日程，于6月中旬在加拿大举行的七国集团首脑峰会期间，进行面对面会谈。
今天，我们站在历史的长河上，回望那曾经屈辱的过去，泪水凝结成的厚重碑文，记录着中华民族的坚韧不拔和顽强精神。从那段腥风血雨的百年岁月里，无数热血青年在风雨中砥砺前行，以实际行动诠释了中华民族的耻辱与辉煌。
翻开历史的画卷，我们看到了无数先辈们在血火交锋中铸就的坚韧与勇气。他们用生命为国家的崛起付出无尽的奉献，如董存瑞舍身炸碉堡、卢沟桥事变中的国歌声、抗美援朝战争中的黄继光舍生忘死。他们的事迹，如同一座座丰碑矗立在中国的历史长廊中，象征着中华民族矢志不渝的决心与毅力。
在追寻英雄足迹的我们也不能忘记那些经历过苦难与屈辱而仍选择挺直腰杆的人。他们是教师，他们的学生是新中国的第一批大学生，他们在教学岗位上用知识的烛光照亮了一代人的希望。他们用青春的热情和执着，面对着祖国的贫穷落后，坚守着教育的阵地，用生命的接力，引领着一代又一代的新中国青年走出书斋，投身于建设社会主义现代化强国的伟大事业之中。
在中国的高等教育史上，有一位女性的名字令人难忘，她就是教育家顾诵芬。作为我国航天科技的奠基人之一，她在艰难困苦中始终不改对国家教育事业的热爱与追求。她曾说过：“一个民族的命运与其教育水平息息相关。”正是在这样的信念指引下，她克服重重困难，致力于推动我国航天科技的发展，被誉为“中国的航天之母”。
在顾诵芬的精神激励下，一批批年轻学子投身于科研领域，他们用智慧和汗水浇灌知识的花朵，为中国航天事业的发展注入了新的动力。无论是嫦娥四号、天问一号等重大科技成果的取得，还是北斗三号全球卫星导航系统成功部署，无不彰显出中国科技创新能力的不断提升。这些成就的背后，是无数优秀教师的辛勤付出和无私奉献，是全体师生共同奋斗的结果。
回首历史的长河，我们的先人们为了国家的独立和富强付出了巨大的牺牲，但他们并未停止前行的脚步。在新时代的征程中，我们更应该铭记这段历史，以此为鉴，发扬传承中华优秀传统文化，汲取精神力量，砥砺前行，书写属于我们这一代人的荣光。
正如习近平总书记所强调：“我们要铭记历史教训，立足时代发展大势，敢于斗争、善于斗争，肩负起实现中华民族伟大复兴中国梦的时代使命。”作为一名身处其中的学生，我们应该牢记老师的教诲，勤奋学习，勇于实践，坚定理想信念，勇攀科学高峰，不负韶华，让自己的青春在砥砺前行中熠熠生辉，创造出更多的辉煌篇章，为实现中华民族伟大复兴的中国梦贡献自己的一份力量。
在砥砺前行的道路上，每一个人都可能成为那个破茧成蝶的桥梁。让我们携手并进，用汗水和智慧绘制出一幅幅生动的历史画卷，为中华民族的伟大复兴书写新的篇章。在这个崭新的世纪，让我们铭记历史耻辱，弘扬艰苦奋斗的精神，勇往直前，开拓进取，向着光明的未来迈进。只有这样，我们才能在未来的日子里，穿越时空的隧道，见证一个更加繁荣、强大、昌盛的中国，书写属于我们这一代人的新篇章。
搜捕非法移民的美国联邦机构人员连日来多次与洛杉矶民众发生冲突。据美国“战区”网站报道，美国国土安全部下属海关与边境保护局（CBP）当地时间11日向该媒体证实，作为美国政府应对洛杉矶骚乱的举措之一，该机构的MQ-9“死神”无人机近日一直在洛杉矶上空飞行。这一举动在美引发争议。
MQ-9“死神”无人机 资料图 图源：外媒
“战区”网站称，美国国土安全部正在动用其最强大的空中全天候监视系统应对洛杉矶骚乱。CBP下设部门发言人11日在回答问询时表示，“MQ-9‘死神’无人机正在为洛杉矶地区包括美国移民与海关执法局（ICE）在内的联邦执法伙伴提供空中支援。此外，还会应警员要求提供安全监控。”
报道提到，此前就已有社交媒体用户发布MQ-9“死神”无人机在洛杉矶上空飞行的信息，还有航空爱好者通过在线追踪软件发现无人机在洛杉矶上空执行六边形巡航轨迹。
“战区”网站报道中所配社交帖文的图片显示，MQ-9“死神”无人机在洛杉矶上空飞行的航迹图。
“战区”网站称，为执法目的使用空中持续监视系统一直是一个备受争议的话题，有反对者认为，此类大规模监视行为不仅侵犯个人隐私权，还破坏了宪法保护的公民免遭非法搜查的权利。而在骚乱地区部署此类无人机几乎必然进一步激化既有争议。随着针对特朗普政府移民政策的抗议活动蔓延至美国各城市，这类空中监视装备及其他侦察手段的应用范围也很可能随之扩大。
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。