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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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精准资料内部资料百分百中国青年报客户端亚布力2月11日电（中青报·中青网记者 梁 璇）冬奥冠军谷爱凌因伤缺席并未影响中国队的夺金节奏。今天在亚布力赛区举行的哈尔滨亚冬会自由式滑雪女子坡面障碍技巧决赛中，刘梦婷、杨如意、韩林杉代表中国队包揽了冠亚季军。赛后，刘梦婷表示，“无论谁站在这里，都一定想为国争光，相信我们几个女孩儿都这么想的。滑雪是极限运动，难免会受伤，祝愿谷爱凌早日康复。”
