logo

　　香港二四六论坛app最新版V7.23.6-湖北之窗

　　　　“这两天上班，效率比较低，如果不是特别着急的事情，很难完全进入状态。”在南京工作的李维明觉得，刚复工，整个办公室的氛围比较轻松，因为有的同事申请了休假还没有返工，所以有些工作暂时找不到人对接，工作节奏没那么快。

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。

　　　　在列车上发生了电诈案件应该怎么处理？如何收集有效的信息来最大程度追回乘客损失？如何应对新型诈骗案例……经过“培训”，卢剑升也成了一个反诈好手，“孙鑫脑子灵活，能把理论和案例结合起来讲明白，我学明白了，再去普及给群众，效果很好”。