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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。

汪燕说，20多岁时，自己还会比较在意年龄，难以接受“时光流逝”“不再年轻”，但如今她觉得，年龄只是数字而已，“年龄带给了我丰富的阅历和见识，让我懂得更多、成熟许多。既然年龄增长是无法避免的事实，那么就去尽力拓展人生的宽度，让生活更加丰富多彩”。

　　　　作为美国国债海外第二大持有者，从2022年4月起，中国的美债持仓一直低于1万亿美元，且总体呈减持趋势。2024年1月中国减持186亿美元美债并开启“三连降”，同年2、3月分别减持227亿、76亿美元美债，4月则增持33亿美元美债，为2024年首次加仓；5月，中国减持24亿美元美债，6月则增持119亿美元美债；7月-10月，中国分别减持美债37亿美元、19亿美元、26亿美元、119亿美元；11月，中国增持85亿美元美债。