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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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谁是有需要的人——易峰说自己不会作这样的判断，他的理念是“一位读者，一本书”。他把任何一位读者没有体验到图书馆的“温度”视作馆长失职失责。他说，得到读者的一条建议或意见，要做的不是去思考这个建议是否合理，而是看能不能实现。
90349九点半投票图科学家们利用加速器产生高能量离子束，轰击特定的靶材，发生核反应，产生新元素。不得不说，其中多少有些运气的成分。但决定性的因素，还是加速器的能量和束流强度等指标。这些新元素的半衰期非常短，通俗地讲，它们不可能长时间存在于地球自然环境中，因此，需要通过反复多次实验，获得足够多的事例，才能进行鉴定和测量。
