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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。

中金研究指出，银行业预计2025年息差保持平稳，收窄幅度小于2024年，存贷款利率或以同频同幅度方式进行调整。同时，资本补充压力缓解，预计2025年银行资本补充压力较2024年放缓，主要由于资产增速可能放缓，银行分红率或仍保持稳定，对部分大行的资本补充方案也有望落地。

　　　　技术的发展趋势，似乎让人们长久以来的争执失去了方向。但是，人工翻译所带来的“不确定性”的魅力，是机器翻译无法实现的。即便是最新版本的人工智能，能够模仿某位译者的语言风格翻译新书，这种模仿也能因为“高度还原”而过犹不及——比如，很多大翻译家也会犯错，或为了追求语言美感而牺牲部分精准性，但机器恐怕很难产生“美丽的错误”。