宇树又发了一个G1机器人的视频，这次是练功夫，说实话这次动作的自然度、平衡性的把握更厉害，估计又要有人说这个AI生成的了。
必须夸一下，人形机器人已经烂大街了，功夫才有特色。
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AI探索指南
- 好家伙，现在扫地机器人已经进化到这种地步了吗😂😂
- 今年机器人板块大涨 2025年注定是机器人元年
- 我们是否会在不远的将来看到机器人 UFC？
- 现实中无人问津
冲个浪这么多人喜欢？
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也不知道有些现在就已经在预售的DeepSeek书是咋做到的🤦♀️ - 彩云小译 - 推荐！兼具“你边说，我边译”的字字幕翻译功能
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它实际上只是将一次请求拆成两步，第一步先按规定好的一套相对科学、严谨、全面的方式生成用于指导第二步生成的 Prompt。
然后，再将原始诉求和第一步生成的推理结果来完成第二步，也就是最终结果的生成。
再 Google AI Studio 里测试了一个月之后，我觉得就是这样的。
因为使用两个没有 CoT 的模型手动模拟，可以显著提升其生成结果，达到带 CoT 模型的效果。
甚至，你自己手工仿照 AI 的逻辑写一大段 CoT 也能提升非 CoT 模型的后续输出。
所以，CoT 很大程度上，还是用户本身写 Prompt 不行的问题，更适合开放性问题。
一些嵌入到刚性 Workflow 的把智能当螺丝钉的场景（比如翻译、摘要、案例筛选等），引入 CoT 反而可能会让结果更不稳定。
