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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。

今天，合肥气温回升，经过了一天“陪伴招聘”经历的汪电雷满头大汗，也受到了新启发。他告诉记者，未来在课堂上，会鼓励学生持有良好的就业心态，怀抱服务家乡、回馈社会的意愿。同时，在选择就业和考研时，不要一味“跟风”，要积极了解市场和需求，做好专业知识等储备。他会增加新药研发现状、药品临床使用、药品流通、企业市场规律、产业链行情、新兴智能技术等内容的传授。

　　　　英国杜伦大学研究人员首次利用精确控制的光学陷阱，即“魔法波长光镊”，创造了一个高度稳定的环境，成功实现了分子间的长时间量子纠缠，为研究量子计算、传感和基础物理学开辟了新途径。这一突破是量子科学领域一系列进展中的最新成果，标志着在利用分子开发复杂量子技术方面的重大进步。