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　　　　尽管人工智能在语言生成上取得成功，在许多其他任务上还不能实现领域的通用性。比如医疗诊断，目前我们还没有开发出适用于各种疾病的计算机医疗诊断系统。另外，大语言模型只会说（生成语言），不会干（行动）。还有大量的任务，特别是复杂的任务，人工智能目前还无法完成。我们离真正的通用人工智能仍有一定距离，其原因就在于，传统人工智能对人类（大脑）的思考、感知与动作等方面的模拟是相互分开的，而且与环境隔离。具身智能则强调物理身体、环境感知与反馈的重要性，并通过它们实现与外部世界的交互。这正好弥补了传统人工智能的不足，使机器通过与环境的反复交互，逐渐学习适应环境并优化其决策和行动，不断迭代，完成更多、更复杂的任务，这就是新的学习范式——强化学习。由此可见，具身智能将使人工智能在更广泛的环境下，完成更多的任务，向通用人工智能迈进。

尽管虹膜写真和虹膜生物认证在硬件、软件和技术原理上并不完全相同，但不排除有别有用心的不法分子可能利用虹膜的写真照片，结合相关技术手段对虹膜生物认证系统进行破解。“对于拍摄的虹膜写真，尽可能不要在公共场合展示。”

　　　　作为首位雪域高原走出来的越野滑雪选手，次仁占堆每天训练至少6小时，每一次的长距离滑行时间大概3至4小时。将近5年的越野滑雪运动生涯，加上科学的训练方法，他的进步飞快。无论是2022年首次亮相北京冬奥会，还是2025年在哈尔滨亚冬会与队友夺牌，对他来说，能够与众多世界级大咖一起同台竞技，都是无比荣幸。