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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。

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　　　　多年来，我们学校坚持体教融合，陆续建立速度滑冰、自由式滑雪、跳台滑雪、越野滑雪、花样滑冰、单板滑雪等冰雪运动项目队伍，自主培养卓越冰雪竞技体育人才。我们的人才选拔从附属竞技体育学校小学的幼苗抓起，通过专业的冰雪训练挖掘学生潜能，培养出一批批在竞技舞台上大放异彩的运动员。为大力推动冰雪运动在校园普及，我们还推出“全校都上滑雪课”的群众性冰雪人才培养计划，滑雪课名额年年供不应求。