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　　　　“我在这边打听了几个月才搞清楚怎么回事，信息差很大。”姚东说，不是从南到北不停地走访、当面打听拜访，很多具体事项根本弄不清楚。正是因为投入了大量的时间和精力，他大概摸清了整个贸易链条，也加快了在当地建立仓库、铺开渠道的脚步。

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。

　　　　研究人员解释说，DNA通常不会出现在细胞支架内，他们对DNA序列进行了重新编程，使其成为一种建筑材料，将肽结合在一起，形成细胞支架。以这种方式对DNA进行编程意味着科学家可创造具有特定功能的新细胞，甚至可以微调细胞对外部压力的反应。虽然活细胞比合成细胞更复杂，但它们也更容易受到恶劣环境（如高温）的影响。而合成细胞即使在50℃下也很稳定，这为在通常不适合人类生活的环境中制造拥有非凡能力的细胞开辟了可能性。