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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。

他解释说，行业大模型在做预训练时，被“喂”的数据大多是行业知识，“这些语料可能是不同企业最有竞争力的一些数据。”如果存在漏洞，可能导致这些核心的数据资产被泄露出去，“这是在通用大模型里，我们过去没有特别关注的一点”。

　　　　业内专家表示，此次大型宽基股票ETF管理费率、托管费率分别降低至0.15%、0.05%，大幅降低了股票ETF投资者持有成本，对于推动股票ETF长期可持续健康发展意义重大，有利于进一步发挥大型宽基股票ETF的资产配置功能，为各类中长期资金通过股票ETF，特别是宽基股票ETF入市创造更加便利的条件。