大模型日报（1月24日 学术篇）

主要观点总结

本文主要介绍了关于AI学习社群、大型语言模型、4D城市生成、对话式AI系统以及3D资产生成等相关内容。包括多个话题的详细介绍和相关的链接资源。

关键观点总结

关键观点1: AI学习社群

介绍了一个AI学习社群的构建目的，让大家学习最前沿知识，共建更好的社区生态。提供了相关链接和资源进行参与和交流。

关键观点2: 大型语言模型的扩展推理策略

介绍了一种在大型语言模型中扩展推理时间计算的进化搜索策略，该策略避免了形式化需求并控制推理成本，提升了大模型在自然语言规划任务中的性能。

关键观点3: 4D城市生成模型CityDreamer4D

提出一个专为生成无界4D城市而设计的合成模型CityDreamer4D。该模型将动态对象与静态场景分开，并使用神经场来生成城市中的对象。

关键观点4: 对话式AI系统的多代理框架IntellAgent

介绍了一个用于评估对话式AI系统的多代理框架IntellAgent。该框架通过结合策略驱动的图形建模、真实事件生成和交互式用户代理模拟，提供精细的诊断和解决评估挑战。

关键观点5: 3D资产生成系统Hunyuan3D 2.0

介绍了一个用于生成高分辨率纹理3D资产的大型3D合成系统Hunyuan3D 2.0。该系统包括几何生成模型和纹理生成模型，并提供一个友好的用户界面供用户编辑和修改3D模型。

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。 信号 01 Evolving Deeper LLM Thinking 我们探讨了一种在大型语言模型中扩展推理时间计算的进化搜索策略。提出的方法 Mind Evolution 使用语言模型来生成、重组和完善候选人的回答。所提出的方法避免了在解决方案评估器可用时 ………………………………