主要观点总结
文章介绍了关于AI学习社群、知识库、深度研究产品的最新动态及相关技术文章。包括搭建AI学习社群、前沿知识的共享，以及几个技术项目的介绍，如神经网络非平稳学习、世界建模中的扩散模型、Screenpipe项目等。此外，还推荐了几篇相关文章供读者阅读。
关键观点总结
关键观点1: AI学习社群及知识库的介绍
文章提到搭建AI学习社群，分享最前沿知识，通过链接引导读者获取「奇绩大模型日报」知识库及最新推送内容。
关键观点2: 深度研究产品及技术项目的介绍
文章介绍了几个技术项目，包括神经网络传统在非平稳分布下的训练、使用扩散模型进行世界建模的研究，以及Screenpipe和Chatbox两个AI助手项目。
关键观点3: 推荐的阅读文章
文章列出了几篇推荐的阅读文章，包括关于LLMs的理论、Diffusion的相关内容、AI硬件的深度思考等，供读者进一步了解和学习。
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 学术分析报告：ResearchFlow -- 奇绩F23校友的开发的深度研究产品，PC端进入RFlow的分析报告，可直接点击节点右侧的小数字展开节点，登录后可在节点上直接“询问AI”，进一步探索深度信息 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 ！ 信号 0 1 Non-Stationary Learning of Neural Networks with Automatic Soft Parameter Reset 神经网络传统上是在假设数据来自一个平稳分布的情况下进行训练的。然而，违反这一假设的设置正变得越来越普遍；例子
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