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　　　　具身智能体依赖于感知与行动的紧密循环来处理外界信息，这与人类的认知过程高度相似。通用人工智能需要能够根据变化的信息源做出实时的高阶认知和推理，而这种能力正是具身智能的核心。具身智能通过“感知—行动”循环推动认知发展，为通用人工智能提供实现通用性和灵活性的坚实基础。

对抗伤病早已成为邹敬园生活的一部分，但他知道，自己还未到告别的时候。“现在的目标是2028洛杉矶奥运会，我想，我的经验、信心对中国体操队来说还能继续发挥作用。”对两届奥运会双杠冠军邹敬园来说，已经不在乎个人得失，“就算我在洛杉矶没有拿到金牌，我也会再付出4年努力。因为中国体操给了我‘生命’，我现在就想以一颗感恩的心回报她。”

　　　　深度神经网络（DNN）是一种模仿人脑神经结构的机器学习技术，专门处理复杂数据。你可以把它想象成一个“多层级加工厂”：比如识别猫的照片，第一层先看像素点，第二层组合成线条，第三层拼出猫耳、胡须等特征，最后一层综合判断这是猫。每层由大量“神经元”（数学计算单元）组成，层与层之间通过可调节的“连接强度”传递信息。