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传统人工智能擅长处理结构化的数据、图像、语音等信息，但面对现实世界中的物理互动通常无能为力。早在1986年，美国著名机器人制造专家布鲁克斯从控制论角度提出，智能是具身化和情境化的，传统以表征为核心的经典人工智能进化路径是错误的，而清除表征的方式就是制造基于行为的机器人。随着人工智能应用逐渐从虚拟环境拓展到物理世界，如工业机器人、自动驾驶、无人机等应用越来越广泛，这一观点得到了验证。人工智能研究的重心也开始逐步从数字化智能向具身智能进阶。
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算力相当于大模型的生命线。在全球算力供不应求的背景下，如何让算力够用？专家认为，这并不意味着无限的GPU。大模型的架构、训练平台、算力网络……各环节的创新与迭代，均可以有效提升算力利用效率，降低算力成本。
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