大模型日报（7月24日 学术篇）

主要观点总结

该文章介绍了关于AI学习社群、知识库、高性能计算库、推理加速、GPU内核模块、Robotaxi以及大型语言模型安全性等方面的最新进展和关键信息。文章包含多个主题，每个主题都有相应的详细介绍和链接。

关键观点总结

关键观点1: AI学习社群

介绍了一个AI学习社群的建立，旨在让更多人学习最前沿的知识，共同构建一个更好的社区生态。包括多个子话题的链接和简要描述。

关键观点2: 知识库和日报推送

介绍了如何通过订阅社区精选在飞书上接收每日最新的《大模型日报》推送。

关键观点3: 机器人与控制中机器学习的归纳偏好

描述了RSS 2024工作坊上关于机器人控制中机器学习的归纳偏好，特别是在四足机器人的动态平衡和行走策略中的应用，包括技术细节和挑战。

关键观点4: ServerlessLLM的概念和应用

详细介绍了ServerlessLLM的概念，它是一种结合Serverless架构和大型语言模型的创新技术。通过具体案例分析，展示了其在问答系统中的应用潜力。

关键观点5: CUTLASS 2.x 和 CUTLASS 3.x的学习笔记

CUTLASS是一个CUDA C++模板库，旨在提供高效的线性代数运算。文章介绍了CUTLASS 2.x和CUTLASS 3.x的特性，包括对新特性的增加和代码风格的变化，并详细描述了如何在这些版本中构建GEMM操作。

关键观点6: NVIDIA推理加速

介绍了NVIDIA在推理加速领域的发展，包括开源GPU内核模块的支持和加强，以及对开源驱动程序的重视。

关键观点7: Robotaxi的技术挑战和应用前景

描述了Robotaxi在系统自动化、安全性、冗余性等方面的要求，以及感知、预测、决策、控制等关键技术挑战。同时提到了AI大模型在智能驾驶能力升级中的应用。

关键观点8: 大型语言模型的安全性和隐私保护

介绍了一个关于大型语言模型的安全性和隐私保护的资源列表，关注多模态LM的这些方面，包括对抗性攻击、版权、数据重建等主题的资源分类。

关键观点9: 科学领域大型语言模型的调研

介绍了一个关于科学领域大型语言模型的论文集合，特别是生物学和化学领域的大型语言模型相关研究。

文章预览

我们希望能够搭建一个AI学习社群，让大家能够学习到最前沿的知识，大家共建一个更好的社区生态。 「奇绩大模型日报」知识库现已登陆飞书官方社区： https://www.feishu.cn/community/article/wiki?id=7355065047338450972 点击「订阅社区精选」，即可在飞书每日收到《大模型日报》每日最新推送 如果想和我们空间站日报读者和创作团队有更多交流，欢迎扫码。 欢 迎 大 家 一 起 交 流 ！ 学习 0 1 波士顿动力：机器人与控制中机器学习的归纳偏好（四足部分）（RSS 2024） 在 RSS 2024 的工作坊上，波士顿动力探讨了机器人控制中机器学习的归纳偏好，特别是在四足机器人的动态平衡和行走策略中的应用。技术细节包括： MPC+： 结合了深度强化学习（RL）和模型预测控制（MPC），使得 RL 策略能够输出更精细的落脚点、接触序列和速度修正量，以提高 MPC 的性能。 RL Whole ………………………………