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这篇文献的工作部分详细介绍了如何开发和评估[[脑启发式人工智能]]（[[Brain-inspired AI]]）在[[人工通用智能]]（[[AGI]]）领域的应用。以下是这部分的主要内容：
# '''[[脑启发式人工智能]]（[[Brain-inspired AI]]）'''：
#* 描述了脑启发式AI的概念，即从人脑的结构和功能中汲取灵感，以开发更高效、更强大的人工智能系统。
# '''[[人工通用智能]]（[[AGI]]）'''：
#* 阐述了AGI的目标，即创建能够执行人类能够完成的任何智力任务的机器，包括推理、问题解决和创造力。
# '''[[技术进展]]'''：
#* 讨论了实现AGI的关键技术，例如[[上下文学习]]和[[提示调整]]（[[prompt tuning]]），以及这些技术如何帮助AI系统更好地理解和执行任务。
# '''[[多模态学习]]（[[Multimodality]]）'''：
#* 探讨了人类大脑处理和整合多种感觉模态信息的能力，以及如何将这种能力应用于构建能够处理多种模态输入的AGI系统。
# '''[[算法]]和[[基础设施]]的演变'''：
#* 分析了AGI系统从算法和基础设施角度的演变，包括[[神经网络]]的发展、[[硬件]]的进步，以及[[分布式计算系统]]的应用。
# '''[[限制]]和[[未来展望]]'''：
#* 讨论了在实现真正的人类水平智能之前需要克服的限制，以及AGI未来可能的发展方向和潜在影响。