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　　　　对成长在东南亚地区的李绍瑞来说，北京的冬天是寒风凛冽的。面对滑冰、滑雪这样的冰雪活动，他内心不禁泛起了畏难的情绪。然而，在古北水镇的冰场上，他和同伴们一起滑冰，尽情享受着碰撞带来的欢乐，仿佛回到了无忧无虑的童年时光，完全忘却了身处寒冷的冰场。

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。

　　　　吴宇智在陕西省的一家事业单位工作，平时很喜欢保存各类网络资源。虽然很多都没打开过，但是看到同类型感兴趣的内容他还是忍不住一键保存，“有种囤积上瘾的感觉”。吴宇智没有管理收藏夹的习惯，只是大致根据关键词设了几个类别，有需要时再去搜索，“我收藏的内容后期利用率大概只有十分之一。”他调侃，如果找不到就重新囤，因此自己收藏夹的“重复囤货率”是比较高的。他感觉，自己身边这种喜爱数字囤积却不充分利用的现象挺常见。