大模型日报（11月18日 学术篇）

主要观点总结

本文介绍了关于AI学习社群、知识库、深度研究产品以及大型语言模型（LLMs）的相关内容。包括不同文章探讨的语义中心假说、LLMs在3D网格生成中的应用、自动化影视解说工具NarratoAI、以及用于构建基于LLM的应用程序的开源工具Promptbook等。

关键观点总结

关键观点1: AI学习社群和知识库

介绍了一个AI学习社群，旨在让大家学习最前沿知识，共建更好的社区生态。同时提及了「奇绩大模型日报」知识库，强调了学习交流的重要性。

关键观点2: 深度研究产品和语义中心假说

介绍了一篇探讨现代语言模型如何处理多样化输入的文章，提出了“语义中心假说”。研究表明，模型在中间层对不同语言中语义等价的输入具有相似的表示，干预共享表示空间会影响模型输出。

关键观点3: 大型语言模型在3D网格生成中的应用

介绍了一篇文章，探讨了如何扩展大型语言模型（LLMs）的能力，使其从文本预训练扩展到生成3D网格模型。提出了LLaMA-Mesh方法，将3D网格的顶点坐标和面定义表示为纯文本，允许与LLMs集成。

关键观点4: NarratoAI和Promptbook工具

介绍了NarratoAI，一个自动化影视解说工具，基于LLM实现文案撰写、自动化视频剪辑等。还介绍了Promptbook，一个用于构建基于LLM的应用程序的开源工具，通过引入新的语言将提示工程与编程分离。

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 The Semantic Hub Hypothesis: Language Models Share Semantic Representations Across Languages and Modalities 这篇文章提出了“语义中心假说”，探讨了现代语言模型如何通过学习跨不同语言和模态的共享表示空 ………………………………