大模型日报（12月10日 学术篇）

主要观点总结

这篇文章介绍了多篇文章的内容，包括AI学习社群、机器人数据收集与学习策略、移动端CPU调度策略、Hugging Face的AgentStack低代码解决方案、World ID零知识验证代币等。文章还提供了推荐阅读的内容。

关键观点总结

关键观点1: AI学习社群

介绍了一个搭建AI学习社群的设想，鼓励大家学习前沿知识，共同构建一个更好的社区生态，并提供了相关链接。

关键观点2: 机器人数据收集与学习策略

探讨了机器人在数据收集和学习策略方面的优势，包括使用Diffusion Policy、UMI数据收集框架和遥操作技术的潜力，以及Franka机器人在多模态融合、力控技术和学习策略中的表现。

关键观点3: 移动端CPU调度策略

分析了移动端CPU调度策略的重要性，介绍了CPU负载计算方案如PELT和WALT，以及动态频率调节和Linux内核调度策略如CFS和EAS的作用和影响。强调了在设计性能测试时应考虑设备的功耗特性并模拟实际应用环境的重要性。

关键观点4: Hugging Face的AgentStack低代码解决方案

介绍了一种低代码解决方案AgentStack，旨在通过提供简单的代理样板简化从头开始的过程，无需配置，可自定义设置。

关键观点5: World ID零知识验证代币

介绍了一种使用零知识证明技术的World ID协议，允许集合中的成员声明ERC-20代币，保护隐私并消除组与声明者地址之间的链接。适用于链上web3应用程序、传统云应用程序和IRL验证。

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 两秒视频表示为 32 个 Diffusion-Compressed Deep Token 这篇论文提出了一种新的视频生成方法，旨在解决传统自回归模型在处理视频时面临的“token数量过多”的问题。自回归模型在生成视频时 ………………………………