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内部慢思考:通过额外的训练,使模型在专门的推理任务上优化参数,提升自身的推理深度和输出质量。外部慢思考:不改变模型本身,而是增加计算开销,例如通过多次采样、重新生成答案等方式延长推理过程,从而提高推理的准确性和可靠性。


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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