这项由卡内基梅隆大学团队提出的Mod-X框架，旨在解决AI智能体之间无法有效协作的核心问题。通过分层架构设计，包括通用消息总线、语义翻译层、状态管理和区块链安全机制，实现了不同技术背景的AI系统无障碍通信。该框架采用发布-订阅模式，支持语义能力发现和动态工作流编排，为构建真正去中心化的AI生态系统奠定了基础。

由信道自动编码器生成的AI设计信号，在质量上已经远超普通工程师。

大数据存储解决方案一般有存算融合和存算分离两种部署形态。

ByteDance团队开发的HeteroScale系统通过三层智能架构解决大规模AI服务GPU调度难题。系统创新性地使用decode TPS作为调度指标，建立异构资源管理框架和网络感知调度机制，在生产环境管理数万GPU，实现26.6%利用率提升和41.3%资源节约，为AI服务资源管理提供新范式。

ByteDance智能创作实验室发布的Phantom-Data是首个大规模跨情境主体一致性视频生成数据集，包含约100万个身份一致配对样本。该数据集通过创新的三阶段构建管道，从5300万视频和30亿图像中精选高质量跨场景配对，有效解决AI视频生成中的"复制粘贴"问题，显著提升文本遵循能力和视觉质量。

达姆施塔特工业大学研究团队开发的GoodVibe框架，通过精确识别AI模型中的"安全神经元"并进行针对性训练，让AI编程助手能在无明确安全要求下自动生成更安全的代码。该方法仅需训练模型0.03%的参数，就将安全代码生成率提升2.5倍，同时降低70%训练成本，为AI辅助编程的安全问题提供了创新解决方案。

阿里巴巴团队开发的Lumos-1系统实现了统一架构的AI视频生成突破，通过创新的MM-RoPE三维位置编码和AR-DF训练策略，仅用48块GPU就达到了业界顶尖水平。该系统能够用同一个"大脑"同时处理文字和视频，为AI多媒体生成开辟了新的技术路径。

在漫长的职业生涯中，McKeown一直倡导让网络设计适应英特尔的计算引擎与网络引擎。只有保证了这个前提，才能让研发工作顺风顺水、最终成果匹配需求。

这项来自加州大学戴维斯分校和俄亥俄州立大学的研究探讨了多模态AI训练的一个重要问题：让AI同时学会处理文字、图像、视频等多种信息类型时，是否会影响其原有的语言能力？研究发现，扩展模态确实存在能力权衡，模型合并技术比全模态同步训练更有效，为AI发展提供了重要启示。

今天我们先来探讨一下2019年科技和产业创新的新趋势。

国家数据局强调数据的基础资源作用和创新引擎作用，推动数字经济发展。北京市作为数字经济发展的重点，将探索数据“三权”分置制度、数据流通交易、数据基础设施建设等。国家数据局将推进数据基础设施建设，促进数据合规高效流通使用，赋能实体经济。数据基础设施是数字经济时代关键生产要素的基础设施，包括网络、算力、数据流通设施等。国家数据局还将推动公共数据资源开发利用，激活数据要素价值，加快构建全国一体化算力网，推动数字基础设施建设高质量发展。

在2018亿欧创新者年会下午，好享家CEO汪浩、小黑鱼科技联合创始人兼CMO陈福炜、新潮传媒创始人兼董事长张继学、亿欧公司副总裁李双就《企业如何服务美好生活？》做圆桌讨论。

美团研究团队推出突破性GUI操作AI系统UItron，能够像人类一样理解屏幕内容并自动执行复杂操作任务。该系统采用三段式训练方法，在多项标准测试中表现卓越，特别是在中文应用场景下达到54.1%的任务成功率，显著超越其他同类系统。研究团队收集了超过一百万步中文应用操作数据，为GUI代理在中文环境的实际应用奠定了基础。

KAIST研究团队开发的VideoRAG系统实现了人工智能在视频内容理解上的重大突破。该系统能够直接从海量视频中检索相关内容并生成准确答案，解决了传统方法只能处理文字和图片信息的局限。通过智能帧选择和多模态信息融合技术，VideoRAG在问答准确性上显著超越现有方法，为教育培训、技能学习等领域提供了全新的智能问答解决方案。

清华大学和上海人工智能实验室联合开发的AutoMat是一个突破性工具，能自动将电子显微镜图像转换为精确的晶体结构模型并预测材料性质。系统整合了模式自适应降噪、物理引导模板匹配、对称感知结构重建和机器学习性质预测四大模块，由大语言模型代理协调运行。在自创的STEM2Mat-Bench基准测试中，AutoMat远超现有多模态大语言模型，为桥接显微镜成像与原子模拟提供了自动化解决方案，显著加速了材料科学研究流程。

首尔大学团队提出QWHA方法，通过沃尔什-阿达马变换和智能参数分配策略，有效解决了AI大模型压缩后性能下降的难题。该方法在保持模型精度的同时大幅提升计算效率，特别在极低精度量化场景下优势明显，训练速度比传统方法快3-5倍，为AI技术在移动设备和边缘计算中的普及应用开辟了新路径。

RAVENEA是哥本哈根大学研究团队开发的首个多模态检索增强视觉文化理解基准，集成了超过10,000份人工标注的维基百科文档，用于评估视觉语言模型的文化敏感性。研究发现，轻量级视觉模型在配备文化感知检索功能后，在文化视觉问答和图像描述任务上分别提升了至少3.2%和6.2%的性能，证明了检索增强方法在提升AI文化理解能力方面的有效性，为构建更具文化包容性的视觉AI系统开辟了新路径。

宾夕法尼亚大学研究团队开发了PhysCtrl系统，能从单张照片生成符合真实物理定律的视频。该系统通过学习55万个物理仿真数据，结合空间-时间注意力机制和物理约束，准确预测不同材质物体在外力作用下的运动轨迹，解决了传统AI视频生成中物理不合理的问题，在多项评估中显著优于现有方法。

腾讯混元等机构联合提出PREF-GRPO方法，首次采用成对偏好比较替代传统评分，成功解决AI图像生成中的奖励欺骗问题。同时构建UNIGENBENCH评测基准，包含600测试案例和27个细粒度评价维度，为行业提供更精确的模型评估标准。实验显示新方法在多项指标上显著优于传统方法，特别在复杂任务上提升明显。

俄国科学家开发出共享记忆变换器（SRMT）技术，通过让机器人共享记忆而非直接通信来实现协作。该技术受人类大脑全局工作空间理论启发，让每个机器人都能访问共同的记忆池。在多项测试中，SRMT显著优于传统协作方法，特别是在稀疏奖励环境下表现突出，并展现出优异的泛化能力。该技术有望应用于物流仓库、自动驾驶、搜救等需要多智能体协调的实际场景。