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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。

“首先，针对故障电池单体难定位，团队提出了一种基于箱型图和基尼不纯度的风险识别方法，这是一种无需构建复杂模型的小样本数据预测技术，此方法能够有效减轻大数据平台在实时计算中的压力，从而提高系统的运行效率。”王浩说。

　　　　他认为，一方面，大语言模型强大的语言生成和数据分析能力，为教育带来了前所未有的便利。比如，它能辅助学生理解复杂概念，生成个性化学习资料，助力语言学习，极大提升学习效率。特别是突破了慕课平台“千人一面”缺乏个性化的教学模式，是每个学生的“私人定制”老师。