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　　　　GET模型的整体思路与ChatGPT等大型语言模型相仿：通过训练数据识别基础规则（如语言语法），然后将这些规则应用于新场景。经过数据训练后，GET模型变得足够精准，可以预测未曾见过的细胞类型中的基因表达模式，并且结果与实验数据高度一致。

“2014年，同花顺月活用户规模与其他同类APP没有显著差异。经过3—4年发展，同花顺月活用户规模已经达到同类的若干倍。”国信证券分析师孔祥和王德坤认为，同花顺的主要优势在于个人客户数量庞大且黏性较强，使得同花顺的增值电信业务收入(行情升级软件等)及广告和互联网业务收入规模领先其他竞争对手。

　　　　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。