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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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这一年，陆续进入而立之年的“90后”面对行业的起伏变化，开始焦虑地评估“风口”和“风险”，找寻属于自己的落脚点。36岁的牛森森毅然辞去了主管职务，以陪诊员的身份另辟赛道，三胎家庭的重担让他每天负重前行。博士毕业的初雯雯放弃高薪，回到家乡新疆，成为一名野生动物保护者，为河狸修巢穴、救治受伤动物成为她的“人生大事”。
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