主要观点总结
文章介绍了关于AI学习社群、大型语言模型、超连接、Realtime API、多模态大型语言模型和物理语言模型等方面的信息，包括多个研究论文的概述和相关的AI应用。文章还包含对Chital应用和BaseAI框架的介绍。
关键观点总结
关键观点1: AI学习社群
介绍了搭建AI学习社群的愿景，提供知识库和欢迎交流的态度。
关键观点2: Embodied-RAG研究
描述了Embodied-RAG框架在非参数记忆系统增强具身代理基础模型方面的应用，以及其在机器人领域的前景。
关键观点3: 大型语言模型的交叉能力
强调了大型语言模型在现实世界任务中需要跨不同专业技能的多种能力的交集，提出了CrossEval基准来评估交叉能力，并指出了当前LLM在交叉能力任务中的表现不佳。
关键观点4: 超连接方法
介绍了超连接作为一种简单而有效的方法，作为残差连接的替代方案，解决了梯度消失和表示崩溃之间的跷跷板效应等问题。
关键观点5: Realtime API的推出
描述了OpenAI推出的Realtime API的公开测试版，其允许低延迟、多模式体验，并支持语音对话API。
关键观点6: 多模态大型语言模型MM1.5
介绍了MM1.5系列模型，旨在增强文本丰富的图像理解、视觉引用和基础以及多图像推理的能力，并探讨了数据混合和训练策略的影响。
关键观点7: Physics of Language Models的视频更新
提及了Allen Zhu关于Physics of Language Models的视频更新，包含技术细节。
关键观点8: Chital应用和BaseAI框架的介绍
介绍了Chital应用和BaseAI框架的功能和特点。
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 ！ 论文 0 1 Embodied-RAG: General Non-parametric Embodied Memory for Retrieval and Generation 机器人探索和学习的范围是没有限制的，但所有这些知识都需要可搜索和可操作。在语言研究中，检索增强生成 (RAG) 已成为大规模非参数知识的工作场所，但现有技术无法直接转移到具身领域，因为具身领域是多模态的，数据高度相关，感知需要抽象。 为了应对这些挑战，本研究引入了 Embodied-RAG，这是一个
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