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与此同时，AI乐观主义者认为此问题终将解决：通过人工干预或递归自我改进，机器学习系统会填补空白，胜任多数人类任务。海伦·托纳指出即便成真，短期内仍会涌现大量锯齿行为16。例如机器学习系统只能处理训练数据或上下文窗口内容，难以胜任需要隐性知识（即未书面记录）的任务。同理，人形机器人可能遥不可及17，意味着机器学习难以掌握人类通过摆弄物体获得的具身认知。，详情可参考易歪歪
进一步分析发现，First child elements feature hidden overflow and maximum height constraints
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