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由于这些主体性概念无法将生成式人工智能适切地纳入，生成式人工智能的出现再次催生了我们对主体性概念的理解转变。通过语言生成驱动的交互能力，生成式人工智能挑战了传统依赖意向性的主体性。在个体性边界的界定上，生成式人工智能的边界往往由其训练数据集定义，这些数据集的海量和不断变化使得生成式人工智能的个体性难以界定，挑战了传统关于个体性和主体性的明确界限。因为大语言模型在预训练过程中需要不断从新的数据中学习和适应，所以其个体性边界在不断变化的数据流中会变得模糊，不具有传统主体性的个体性界限。同时，生成式人工智能在与人类的交互过程中具有自主识别人类意图和回应的能力，因此，其自主性更多地体现在其与人类交互的能力上，而不是其作为一个独立个体的特定内在能力。这些挑战要求我们重新审视主体性的传统概念，主体性更应视为一种基于交互的、潜在的行动能力，而非仅仅依赖于个体内在属性的孤立的行动能力。
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参与本次调查的受访者中，00后占14.4%，90后占40.5%，80后占34.4%，70后占8.5%，60后占2.0%，其他占0.2%。家乡在东北地区的占7.6%，华东地区的占26.7%，华北地区的占19.9%，华中地区的占16.1%，华南地区的占19.2%，西南地区的占8.0%，西北地区的占2.5%。
2025香港免费精准资料不过，此次合并终止并不能逆转全球汽车产业整合的大势。当前，汽车产业电动化、智能化转型加速，市场竞争日益激烈，传统汽车制造商面临重大挑战。研发电动汽车的电池技术、自动驾驶技术等需要巨额资金与大量人力投入，很多车企仅靠单打独斗无法负担高昂的研发费用，整合资源成为分摊成本、加速技术突破的有效途径。企业间通过资源整合也可以优化供应链、降低采购成本，提高市场竞争力。例如，大众集团通过整合旗下品牌资源并与中国企业合作，在电动化转型上取得显著进展，旗下多款电动汽车已在市场上崭露头角。此前，美国通用汽车公司与福特汽车公司也曾发布联合声明称，两家公司正探讨通过深化合作来降低电动汽车技术成本，以应对市场挑战。
