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一開始我被刻意不告知任務的目的。但研究人員後來解釋，這些任務是為了啟動我大腦中的「跨情境學習」（cross‑situational learning, CSL）能力：也就是我們天生、直覺地利用統計資訊，逐漸推敲單字意義與基本文法的能力。你可以在這裡深入了解語言習得中的統計學習，但簡而言之，它指的是大腦根據語音中出現頻率，去辨識語言中的規律與模式（例如哪些字常一起出現）。
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"One of the challenges is marrying that really high-technology, high-innovation space with the realities of food production," Everstine comments. It's just not practical to test everything.
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智能体是能做事的A I。LLM是近几年AI领域最重要的发展。已经在语言理解与生成、对话交互以及知识整合等方面展示出超凡能力，但它是“缸中大脑”——擅长思考、分析与回答问题，却并不能真正地做事情。而在真实世界，大多数认知活动并不止于“给出答案”，而是要有完整的“认知-行动”闭环：我们要求AI得能够自主的拆解复杂需求，规划流程，调用工具和资源，实现从感知到决策再到执行的完整循环；进一步我们还希望AI的行动能够超出计算机和互联网领域，在物理世界中为我们做事情，则需要AI能够感知物理世界的信号，进行匹配具身的思考，通过设备/机器人把决策转化为执行，对现实环境产生直接影响。