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　　　　此次的具身智能模型基于预测编码启发，变分递归神经网络框架，通过集成视觉、本体感觉和语言指令三种感官输入进行训练。具体来说，该模型处理了以下输入：观看机械臂移动彩色块的视频；感知人体四肢运动的感觉及机械臂移动时的关节角度；以及语言指令如“把红色物体放在蓝色物体上”。

和肿瘤类器官、肿瘤细胞系、3D打印肿瘤细胞等其他模拟肿瘤细胞的技术体系不同，席建忠团队构建的微肿瘤模型中不仅含有肿瘤细胞，还包括内源性基质细胞、免疫细胞等多种细胞。“不同类别细胞在体内形成生命分子‘联络线’，在我们的微肿瘤模型中仍旧是活跃的。”席建忠说，为了保持这种活跃度，团队进行了大量探索和实践。

　　　　由于这些主体性概念无法将生成式人工智能适切地纳入，生成式人工智能的出现再次催生了我们对主体性概念的理解转变。通过语言生成驱动的交互能力，生成式人工智能挑战了传统依赖意向性的主体性。在个体性边界的界定上，生成式人工智能的边界往往由其训练数据集定义，这些数据集的海量和不断变化使得生成式人工智能的个体性难以界定，挑战了传统关于个体性和主体性的明确界限。因为大语言模型在预训练过程中需要不断从新的数据中学习和适应，所以其个体性边界在不断变化的数据流中会变得模糊，不具有传统主体性的个体性界限。同时，生成式人工智能在与人类的交互过程中具有自主识别人类意图和回应的能力，因此，其自主性更多地体现在其与人类交互的能力上，而不是其作为一个独立个体的特定内在能力。这些挑战要求我们重新审视主体性的传统概念，主体性更应视为一种基于交互的、潜在的行动能力，而非仅仅依赖于个体内在属性的孤立的行动能力。