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　　　　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。

这种复杂的情况加上球队目前的核心球员都已经超过30岁，多位不愿具名的NBA高管在接受ESPN采访时表示，哈里森口中的“当下和未来”基本上也就只有18个月，如果在这段时间内独行侠无法取得成绩，那么他们需要面对的现实就是进行重建。

　　　　在热力学研究中，理解一个系统能够被提取出多少功，具有十分基础且重要的意义。针对这一问题，理论研究者们提出了量子系统在循环幺正演化下的最大可提取功这一物理量，并于近期指出量子相干对于最大可提取功的重要作用。然而，实验上尚缺乏对这两个重要物理量关系的检验和展示，其主要原因是有效测量最大可提取功具有相当的挑战性。