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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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ChromoGen模型能有效地捕捉序列—结构关系，为每段DNA序列生成多种可能的结构。这是因为DNA是一种非常无序的分子，同一个DNA序列可以产生许多不同的构象。这种方法不仅大大加速了三维基因组结构的预测过程，也为深入研究基因组的三维组织如何影响细胞的基因表达模式和功能提供了有力工具。
管家婆三期必开一期该如何看待人与AI的密切关系？“目前的主流观点是从人的主体性来看待人机交往。”在束开荣看来，前沿应用不断把人工智能推向“类人”的状态，但实际上，通过这样的逻辑，并不能够理解未来人工智能的发展、理解人跟机器之间的关系。以线下人际交往的标准作为参照系来看待人工智能，可能会出现偏差，人机交往的范式尚未形成。“实际上，AI并非人际交往的替代品，要把它置于应有的位置上。”
