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　　　　过去10年间，LLM的发展显示出了对数据的巨大需求。自2020年以来，用于训练LLM的“标记”（或单词）数量已增长100倍，从数百亿增加到数万亿。一个常见的数据集RedPajama，包含数万亿个单词。这些数据会被一些公司或研究人员抓取和清洗，成为训练LLM的定制数据集。

科技日报讯 （洪恒飞 记者江耘）12月15日，记者从良渚实验室获悉，该实验室研究员张进团队与中国科学院动物研究所博士宋默识研究组合作，首次报道靶向嵌合抗原受体巨噬细胞疗法在治疗心肌缺血再灌注导致的组织损伤和纤维化中的应用潜力。相关论文日前发表于国际学术期刊《循环研究》。

　　　　具身智能相比传统人工智能，是从数据到行为的跃迁。传统人工智能的强项在于大规模数据处理和模型训练，它可以通过海量数据生成预测模型或识别模式，但这一过程通常发生在虚拟环境中，缺乏对物理世界的即时反馈。而具身智能不仅依赖数据驱动，还依赖行动与感知的闭环，通过与真实环境的互动，不断修正自身模型和策略。这意味着，智能系统不再是被动的决策器，而是能够主动干预物理世界并实时适应变化的智能体。