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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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此外,研究团队还强调了这些磁光材料的独特之处,在于它们允许使用外部磁场来调控光的传播方式。在此基础上,团队成员利用电流对微小磁体进行了编程,用以保存信息。这些磁体反过来又决定了光在材料内部如何行进,从而使得复杂运算,如矩阵向量乘法得以实施,这是所有神经网络架构的关键组成部分。
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