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　　　　具身智能相比传统人工智能，是从数据到行为的跃迁。传统人工智能的强项在于大规模数据处理和模型训练，它可以通过海量数据生成预测模型或识别模式，但这一过程通常发生在虚拟环境中，缺乏对物理世界的即时反馈。而具身智能不仅依赖数据驱动，还依赖行动与感知的闭环，通过与真实环境的互动，不断修正自身模型和策略。这意味着，智能系统不再是被动的决策器，而是能够主动干预物理世界并实时适应变化的智能体。

美国“连线”网站称，AI发展离不开三大核心要素：算法、算力和数据。如今算力随着硬件升级和数据中心扩建正在持续增长，算法也在不断迭代，但数据的增加速度开始跟不上AI的发展需要。苏茨克维尔在加拿大温哥华举行的第38届神经信息处理系统年会的演讲中警告，“我们熟知的预训练模式必将终结。”他解释说，“AI的训练数据，正像石油一样，面临着耗尽的危机。无法改变的事实是：我们只有一个互联网。我们已经达到数据峰值，不会再有更多数据了，我们必须处理好现有的数据。”

　　　　在云南某公司从事人事工作的黄女士建议，制定应对AI面试风险的措施，当发现面试结果可能不公或不准确时，及时暂停系统，启动人工复核与重新评估流程。如设定特定监控指标，一旦岗位面试结果出现异常波动，立即启动人工复查程序，重新审视AI面试结果。