北京將打造腦機接口產業集聚示範區
2026-02-19 03:37 8,346次浏览南昌8月14日電 題：在梅汝璈故居回望東京審判：「斷不使戰爭元兇逃脫法網！」 記者 李韻涵 「在遠東國際軍事法庭上，梅汝璈力爭將7名日本甲級戰犯判處死刑，他為死難者同胞討回血債。」在江西省南昌市青雲譜區的梅汝璈故居，梅汝璈後人梅庭軍向參觀者講述著近80年前遠東國際軍事法庭東京審判的情景。 1945年8月15日，日本宣布無條件投降；次年，東京審判拉開帷幕。審判持續了兩年多，開庭818次、判決書超過1200頁。面對死難者同胞，參與這場審判的中國法官梅汝璈立誓：「斷不使戰爭元兇逃脫法網！」 圖為位於江西省南昌市青雲譜區的梅汝璈故居內的梅汝璈雕像。劉思偉 攝 「東京審判並沒有想像中那麼容易，在開庭預演時，庭長將中國的座次排在了英國之後。」站在梅汝璈的法袍前，梅庭軍向記者介紹了當時的「座位之爭」。 「梅汝璈在庭上表示，如果只是個人座位問題，自己不在意，但各位法官代表了各自的國家；而且，在這次戰爭中，中國受日本侵害最烈、抗戰時間最久。」最終，法官座次依照日本投降時各受降國的籤字順序安排。 對日本戰犯如何量刑，成為東京審判庭審時的最大爭議之一，一些來自未遭受日軍侵略國家的法官不贊成死刑。 面對不同的量刑建議，梅汝璈以智慧、勇氣和學識據理力爭。經過投票，法庭以6比5的微弱優勢判處東條英機、土肥原賢二、松井石根等7名日本甲級戰犯絞刑。同時，梅汝璈主張在判決書中單設一章對南京大屠殺予以說明，獲得了法庭的同意。 圖為位於江西省南昌市青雲譜區的梅汝璈故居外景。劉思偉 攝 「我不是復仇主義者，我無意於把日本軍國主義欠下我們的血債寫在日本人民的帳上。但是，我相信，忘記過去的苦難可能招致未來的災禍。」在故居內牆展板的顯著位置，書寫著這段出自梅汝璈一篇文章中的話語，許多參觀者會在此駐足沉思。 1904年，梅汝璈出生於江西省南昌市青雲譜區朱姑橋梅村，在清華學校(清華大學前身)畢業後赴美留學，先在史丹福大學學習，後入芝加哥大學法學院專攻法學。作為梅汝璈的第四代後人，梅庭軍經常到故居為大家義務講解東京審判的歷史，持續至今已經十二載。 梅庭軍說，「在梅村，老人們會時常講起梅汝璈的事跡，我也一直和梅汝璈的其他親屬保持聯繫，儘可能掌握更多詳實的史料，以便幫助大家進一步了解這段歷史」。 「正如梅汝璈當年提醒人們不要忘記過去的苦難，我講解這段歷史就是為了讓大家銘記那些苦難，更要珍視我們現在來之不易的和平。」梅庭軍說，抗日戰爭是有硝煙的戰場，遠東國際軍事法庭可謂沒有硝煙的戰場，都凝聚著無數先輩的奮鬥與犧牲，正是他們共同鋪就了如今的和平之路。 「看過後感覺很震撼，心情難以平靜，沒想到戰爭結束後還有一段這樣跌宕起伏的歷史。」在故居內參觀的南昌市民熊建平對記者表示，這段歷史應該被更多人知道。 自2013年梅汝璈故居免費對外開放以來，已接待觀眾超10萬人次。近年來，根據「修舊如舊」的原則，當地政府多次對梅汝璈故居內外進行了修繕。如今，故居所在的朱姑橋梅村將煥新升級成為南昌市又一旅遊目的地，相信未來會迎來更多前來了解這段歷史的參觀者。(完)
上海8月8日電 (記者 鄭瑩瑩)OpenAI最新發布其人工智慧模型GPT-5，引發業界關注。AGI(通用人工智慧)加速來了嗎？北京開放傳神科技有限公司(OpenCSG)創始人兼CEO陳冉8日就此話題接受記者採訪時表示，目前行業模型的能力還處於中早期，在通往AGI的方向上還需要大幅提升，而這其中有個關鍵要素是適配的原生數據不足。 中國首個大模型創新生態社區——模速空間地處上海徐匯區。北京開放傳神科技有限公司是首批入駐模速空間的企業之一。 陳冉解釋，網際網路時代，伴隨各種App的湧現，用戶交互方式發生顯著變化，由此帶來信息爆炸；而AI(人工智慧)時代，真正的新交互方式還沒到來，包括人與智能體、智能體與智能體之間的信息交互還沒達到一個成熟的階段，仍待發展，因此能「投餵」給模型的數據也還需積攢、沉澱。 北京智譜華章科技股份有限公司總裁王紹蘭此前在2025世界人工智慧大會上指出，從大模型到AGI，行業還有很長的路要走。「如果比照自動駕駛分級，把從大模型到AGI分成5級的話，我們可能只在第3級，這條路走了一半都不到。大模型的基礎模型部分還在快速地發展，我們還要持續去做，也願意投入更大的力量。」 在大模型發展加速期，大模型企業該向左走(繼續大量投入基礎模型研發)還是向右走(深入落地來構建商業閉環)？行業怎麼平衡基礎模型的投入以及應用落地的努力？ 王紹蘭認為，除了基礎模型「底座」，企業也要持續推動大模型的商業化應用。「因為大模型就是拿來用的，如果大模型一直是純理論研究，不去做商業化落地，我們怎麼證明大模型真正能改變產業呢？我們其實不需要等到大模型真的引領生產力革命的那一天，因為大模型的能力在不斷地擴充、不斷地發展。」 上海稀宇科技有限公司(MiniMax)副總裁嚴奕駿認為，自研底層技術能為企業帶來更高的發展上限，而產品能讓用戶體驗到大模型能力，從而進一步提高AI滲透率。(完)
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