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　　　　近期，中国科学院地质与地球物理研究所朱日祥院士和蔡书慧副研究员等联合中国科学院国家天文台的研究团队对获批的4颗毫米级玄武岩（记录样品冷却过程中的磁场信息，是研究古磁场强度的理想材料）岩屑样品开展了磁学研究，结果显示样品记录的古磁场强度为~5–21μT（中值~13μT）。与此前研究认为的月球发电机强度在31亿年前急剧下降之后可能一直处于低能量状态不同，嫦娥六号玄武岩样品的古磁场强度结果揭示月球磁场可能在28亿年前发生反弹，指示月球发电机在早期急剧下降后可能重新激活。其原因可能是发电机主要能量来源发生变化或初始驱动机制再次增强。对比不同发电机模型模拟结果，嫦娥六号玄武岩记录的古磁场强度与基底岩浆洋模型产生的场强最为一致，但也不能排除进动发电机的贡献，同时其他机制（如内核结晶）也可能为月球发电机提供补充能量。

在阿尼的记忆里，小时候劳动结束后，兄弟姐妹们总会围坐在母亲身旁，听她讲述热巴舞的故事。从那时起，热巴舞的种子便在阿尼心中悄然种下。14岁时，阿尼开始跟随母亲学习热巴舞，这一跳便是46年。“农忙后，全村人围着篝火起舞，鼓声一响，疲惫都化为了力量。”他说。

　　　　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。