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事实🗝上，🕳实现AGI这一目标可谓道阻且长。🏏王金桥谈到了几大挑战。首先是数据🧳瓶颈。尽管像G🍵PT-4这样的预训练语言模型在数据标注上取得🧹了进🤖展，但数🏆据依然是深度学习📀中的一个关键限制因素；🌭其次是泛化瓶颈。目前的AI😠系统⏱往往在特定任务上表现🕐🖐出色，但在面对新任务时难以有效适应；最后是能耗瓶颈。随着AI模型变得越来越复杂，所需的计算资源和能😴源消耗也🐍越来越大。这对硬🦏件设备提出⛵了更高要求。