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生成式人工智能大模型曾被认为是实现通用人工智能的一个重要途径，不过，其实际工作原理是基于大量数据训练的模型运算，虽能生成符合逻辑的文本，但并不真正理解其生成内容。而具身智能超越了只处理虚拟信息的传统算法模型，能够与物理世界进行直接交互，专注于解决现实世界中的具体问题，更加符合通用人工智能的定义和需求。因此，在人工智能的演进中，具身智能被视为通向通用人工智能的一种可行路径。

　　　　2023年诺贝尔物理学奖得主费伦茨·克劳斯团队最近研究表明，时域光谱可用于检测血液样本中癌症等疾病的早期迹象。然而，时域光谱依赖传统光源来探测样本，由于激光光束的散粒噪声特性，其分辨率受到限制。传统光的这一局限性意味着，超过某一特定点后，噪声会超过信号，无法进一步获取关于样本组成的更多信息。