大模型日报（1月17日 学术篇）

主要观点总结

文章主要介绍了关于AI学习社群、大模型与智能Agent的训练实践、机器人动作标记化、视频生成表示以及使用自然语言构建生产就绪的代理工作流等相关内容。

关键观点总结

关键观点1: AI学习社群

搭建一个AI学习社群，让大家学习最前沿知识，共建更好社区生态。通过飞书官方社区提供《大模型日报》等推送，邀请大模型前沿创业者、科研学者分享经验。

关键观点2: 多模态大模型与智能Agent的训练实践

Reka AI刘琦分享《多模态大模型与智能Agent的训练与实践》，探讨如何打造自动化驱动的智能化未来。

关键观点3: 机器人动作标记化

介绍信号01FAST方案，基于压缩的机器人动作标记化方法，解决学习高频机器人数据中的灵活技能时的表现不佳问题。发布FAST+，一个通用的机器人动作标记器。

关键观点4: 视频生成的跨层表示

随着扩散模型的引入，视频生成取得显著进步。但不同层的注意力图差异导致语义表示不稳定。提出RepVideo框架，通过积累相邻层特征形成丰富表示，提高生成视频的语义和时间连贯性。

关键观点5: 使用自然语言构建生产就绪的代理工作流

介绍FellouAI/eko框架，一个可用于生产环境的JavaScript框架，用于创建可靠的代理，支持从简单指令到复杂工作流的场景。提供一站式开发、跨平台支持、高性能感知和可干预机制等特点。

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