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如果AI接受除文本之外的多种类型的数据训练，可能会为丰富数据的涌入打开闸门。Meta首席AI科学家勒丘恩强调，人类通过观察物体而“吸收”的数据远超用于训练LLM的数据量，机器人形态的AI系统或许能从中获取经验。
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如果真的出了什么问题，公众对这种假设性事故的反应，可能会比1967年“阿波罗”1号任务三名宇航员命丧火灾更加激烈。那场悲剧发生之后，几乎没有人呼吁取消任务，甚至连推迟任务的呼声都很少。洛格斯登指出，如今阿尔忒弥斯计划可能没有足够的政治支持来渡过宇航员伤亡的难关。因此，“阿尔忒弥斯”二号及之后的任务必须尽可能做到万无一失，这样项目才有继续顺利推进的可能。
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