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通用人工智能要求具备跨领域、多任务的能力。在动态环境中，具身智能体可以灵活应对多种任务，而非局限于单一功能。例如，一个具备具身智能的机器人不仅能够在工厂中执行运输任务，还能胜任装配和清洁等多重职责，展示出强大的通用性。此外，智能体的身体形态也有助于其适应复杂环境和提升学习能力，复杂环境促使智能体形态和智能的进化，进一步提高其通用性。
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蛋白质结构预测一直是计算生物学和结构生物学所关心的重要问题。清华大学生命科学学院教授杨茂君介绍，早期蛋白质结构预测主要依靠同源蛋白结构，但是实验解析的蛋白结构数量占总蛋白数量的比例很低，因此预测效率不高、准确度有限。后期，随着机器学习兴起，人工智能迅速发展，科学家开始尝试将人工智能应用于蛋白质结构预测领域，开发出结构预测工具“阿尔法折叠”以及后续版本。该成果实现了蛋白质结构预测精度和效率的飞跃，几乎解决了单一蛋白质结构预测的问题，有望给药物研发带来重要变革。
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