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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。
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中信证券首席经济学家明明表示:一方面,今年资本新规的正式实施对中小银行的资本质量提出了更严格的要求;另一方面,今年以来债券市场融资成本显著压缩,在当前资产端收益较低的环境下,抓住较低融资成本的发行窗口,发行相关资本补充债券,有利于中小银行未来业务的开展。
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