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来源:说IT资讯网 作者:admin 日期:2025-06-04 00:08:11 点击:26528次

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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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“‘文博热’推动着越来越多的人愿意走进博物馆,他们眼里的好奇和渴望让我在讲解时很有成就感。”李甜介绍,随着馆内的数字化“黑科技”越来越多,不仅拉近了文物与游客之间的距离,沉浸式体验也让殷墟把文化“流量”变为“留量”。

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    日前,山东省烟台市福山区的新能源动力产业园项目建设工地一派繁忙景象,施工人员抢进度、赶工期,各项建设任务正有条不紊地推进。不远处,烟台汽车工程职业学院新能源汽车专业实训室里热火朝天:师生们正在为参加技能大赛紧张训练,一些教师在为与相关企业的合作策划方案认真地研讨。

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