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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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研究人员也在实验室中制造出了抗体，并测试了其能否与正确的标靶结合。结果显示，每100种AI设计的抗体，就有一种如预期那样起作用，但这一成功率低于使用AI设计的其他类型蛋白质。他们还使用冷冻电子显微镜技术，确定了其中一种流感抗体结构，发现它识别出了目标蛋白质的预期部分。
2025年最准的特马资料数据驱动的Momenta飞轮也已经迭代至第五代，自动化率从第一代的50%提升到第五代的超过99%。这意味着每新增100个驾驶问题，其中的99个都可以通过数据驱动自动化解决，无需人的参与。除了实现百分百的数据驱动和算法自动化迭代，Momenta已经拥有亿级优势数据的积累。预计到2027年，Momenta的数据积累将突破1000亿公里，解决自动驾驶的终极长尾问题。
