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。

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