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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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2025今晚澳门开彩结果查询表记得去年一个寒冷的深夜，一台即将发车的“和谐3B型”内燃机车突发故障。我和同事们凌晨两点赶到现场，机车检修库内却是一片热火朝天的景象。我负责检修柴油机——那个被誉为机车“心脏”的核心部件。在逼仄的空间里，高温热气扑面而来，汗水很快浸湿了衣服。凭我日常的经验判断，此时柴油机盖和油水管路的温度应该不低于70摄氏度。
