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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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中国信息通信研究院技术与标准研究所工程师 龚正：头部厂商的技术优势为免费铺平了道路。无论是DeepSeek、百度、阿里还是OpenAI，当技术领先者能够以更低成本提供更高性能的服务时，“免费”反而成为巩固市场地位的利器。
澳门澳门历史记录查询2025年科技日报讯 （记者张佳欣）受大自然启发，美国西北大学生物工程师团队开发出一种植入皮下的传感器，可实时跟踪活体动物蛋白质水平的波动，测量炎症标志物的变化。相关论文发表在《科学》杂志上，标志着医学检测领域的一个重要里程碑。
