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”处于应试教育阶段的学生，升学压力大，可能会更多地专注于书本上的知识。已经工作了的人或者大学生，也存在时间问题，因为大家都要需要在处理好自己的本职学业或者本职工作的同时去拓展。”80后范琪说，很多时候大家不是不想学习，而是存在阻碍，时间是阻碍大家学习的一个重要因素，个人的自制力也很重要，有的人有兴趣，但坚持不下来，每次都是学一点皮毛，其实这样的学习意义不大。“另外虽然现在网上免费学习资源多，但我觉得大多是面向大众的更基础一点的知识，想要学得更深更多一点，还是需要投入金钱去找更好的资源辅助学习”。
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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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