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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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中新社北京1月18日电 当地时间17日，在2024-2025赛季国际雪联自由式滑雪世界杯瑞士莱克斯站比赛中，中国滑雪运动员谷爱凌夺得坡面障碍技巧项目冠军，这是她本赛季首次夺得这一项目的世界杯冠军，也是她在本赛季获得的第四个世界杯冠军头衔。
溴门黄大仙免费资料大全新华社“深海一号”9月2日电 （记者王聿昊）“蛟龙号”载人潜水器1日完成2024西太平洋国际航次科考的第十一次下潜作业，潜航员傅文韬、下潜科学家许学伟和陈旭光在西太平洋皮加费塔海盆完成5572米大深度下潜，顺利完成深海羽流絮凝实验。
