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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。
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在采访陷入僵局时，我想起了之前一位采访对象，一个原本学习酒店管理却热爱传媒行业的女孩。她在遭遇周围人反对的情况下，选择短暂地“脱下长衫”去饭店做服务员。最终，她明确了做传媒的目标，通过尝试不同的短视频风格，成功积累了一定数量的粉丝，并凭借这个账号获得了一家传媒公司的offer。
买特马资料人马座A*被高速恒星和尘埃天体环绕，它们被统称为S星团。人们预测S星团中存在双星系统（两颗恒星围绕同一重心，被引力彼此约束），但此前从未探测到。过去的研究认为，由于恒星与人马座A*的相互作用，这类恒星不太可能稳定存在。
