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赛迪顾问人工智能与大数据研究中心高级分析师 韩子哲：模型宕机主要是由于计算资源调度瓶颈、网络拥塞等因素。尤其在流量高峰期，模型处理大规模请求时，响应可能会延迟或中断。此外，像视频生成、多模态识别这类复杂的任务也会消耗大量计算资源，导致暂时性宕机。
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具身智能的核心特征之一在于其动态适应能力。传统人工智能系统通常基于固定的规则或模型，而具身智能具有更强的灵活性和学习能力，能够在不断变化的环境中做出实时反应。它的这种动态适应特性适合军事、无人驾驶等领域。在这些场景中，环境和任务是高度不确定的，智能体必须在毫秒级时间内完成决策并采取行动。因此，具身智能是人工智能从静态、预设逻辑向动态、实时感知行为的重大进化。
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