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生成式人工智能大模型曾被认为是实现通用人工智能的一个重要途径，不过，其实际工作原理是基于大量数据训练的模型运算，虽能生成符合逻辑的文本，但并不真正理解其生成内容。而具身智能超越了只处理虚拟信息的传统算法模型，能够与物理世界进行直接交互，专注于解决现实世界中的具体问题，更加符合通用人工智能的定义和需求。因此，在人工智能的演进中，具身智能被视为通向通用人工智能的一种可行路径。
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华中师范大学硕博连读生吴旭瑶，专注于研究人在社会交往过程中产生的心理和行为表现，数字囤积是其研究的重点方向。她介绍，数字囤积行为的产生有很多原因，比如情感维系、提升自我、提高岗位竞争力等。“总的来说，数字囤积是出于一种对未来的担忧，囤积行为的合不合理主要看动机。如果是为了囤而囤，显然是不合理的。”
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