大模型日报（11月27日 学术篇）

主要观点总结

文章主要介绍了AI学习社群的搭建，以及相关的技术和资源。包括「奇绩大模型日报」知识库的推出、深度研究产品ResearchFlow的校友开发、信号交流和分享活动的开放邀请。此外，文章还涉及宜家视频手册数据集的相关介绍以及大型语言模型的推理能力提升等内容。

关键观点总结

关键观点1: AI学习社群搭建及相关资源推出

文章描述了搭建一个AI学习社群的目标，让大家能够学习到最前沿的知识，共建一个更好的社区生态。同时，介绍了「奇绩大模型日报」知识库的推出，以及相关深度研究产品的开发等。

关键观点2: 宜家视频手册数据集介绍

文章对宜家视频手册数据集进行了详细介绍，包括家具零件的3D模型、说明手册、组装视频等，并强调了这些数据模式之间密集的时空对齐的注释的重要性。

关键观点3: 大型语言模型的推理能力提升

文章探讨了如何通过批评模型来提高大型语言模型的推理能力，介绍了双人范式、自动化和可扩展框架AutoMathCritique数据集的收集和使用，以及批评模型在测试时间和训练时间对推理模型的监督作用。

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 IKEA Manuals at Work: 4D Grounding of Assembly Instructions on Internet Videos 形状组装是日常生活中普遍存在的任务，对于构建宜家家具等复杂的 3D 结构至关重要。虽然在开发用于形状组装的自主代理 ………………………………