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人形机器人公司选择定制AI而非通用大模型，主要是出于对技术适配性和垂直整合的考量。人形机器人需要高度复杂的运动控制和感知能力，对基于物理实体进行感知和行动的具身智能系统要求较高，而通用大模型在具身智能方面往往缺乏针对性。因此，人形机器人公司更倾向于定制化AI。例如，波士顿动力与RAI Institute的合作专注于从模拟到现实(Sim2Real)的强化学习，以提升Atlas机器人在复杂场景中的动态泛化能力。定制化的AI解决方案能够更好地适应人形机器人的硬件特性，实现更高效的运动控制和任务执行。此外，垂直整合的优势也是人形机器人公司青睐定制AI的重要原因。Figure AI的创始人Brett Adcock指出，要大规模解决具身人工智能问题，就必须垂直整合机器人AI。这种整合不仅能够提高系统的整体性能，还能降低对外部供应商的依赖，增强企业的自主性和灵活性。

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训练完成后，对获得的特定参数满意后，即可使用该模型进行推理，并从中生成数据。例如，使用ChatGPT与模型对话时，该模型很可能在几个月前由OpenAI训练完成，并拥有效果良好的特定权重。与模型对话的过程仅是推理，不再进行训练，参数保持不变，你只需提供标记，模型便会完成标记序列生成。

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