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　　　　刘昀鹏身高1米92，但优势更需要靠耐心堆砌。“我比别人高，意味着骨骼肌比别人长，别人练两厘米肌肉就显得很饱满，我得练4厘米才能赶上。”在他看来，健身健美就是需要用时间雕刻的项目，“经常练几个月，肉眼都看不出来有多大变化，但越是在这种时候，越要坚持”。目前他正在等待考研结果，“还是健身健美专业，我已经学会把每一个困难都当成每一块要塑形的肌肉，总能慢慢攻克的”。

张雪曾购买北森题库，用来熟悉题型，“记一下答案”。她偶尔能在测评中遇到原题，部分测评不要求开摄像头，还可以在题库搜索答案。“要准备这些测评是很耗时的，很多套路需要学习理解，我们尽量花最少的时间达到效果。”张雪在社交媒体平台上分享了这套题库。

　　　　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。