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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。
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美国《国家地理》杂志援引哈佛大学医学院外科副教授塞缪尔·林的话称，首次衰老暴发期间突然发生的分子变化在步入老年时可能会进一步加剧，但衰老的每个阶段都会对人体有明显影响，如胶原蛋白和弹性蛋白产生减少、黑色素减少，以及皮肤质量下降、头发变灰白和变少。
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