本期，我们邀请到了灵巧手公司 Dexmate 的创始人陈涛和秦誉哲。两位分别在上海交通大学、麻省理工学院（MIT）、卡内基梅隆大学（CMU）和加州大学圣地亚哥分校（UCSD）等知名院校的顶尖实验室积累了丰富的研究经验。这些经历不仅为他们提供了扎实的技术基础，也让他们对产业需求有了深入的理解。
12月19日，CMU 联合其他 20 多所研究实验室开源发布了一个生成式物理引擎：Genesis，意为「创世纪」。
随着语言大模型的成功，视觉 - 语言多模态大模型 (Vision-Language Multimodal Models, 简写为 VLMs) 发展迅速，但在长上下文场景下表现却不尽如人意，这一问题严重制约了多模态模型在实际应用中的潜力。
2024 年，我花了相当一部分时间在研究多智能体系统，主要是 AutoGen，一个用于构建 AI 应用的 OSS 框架，并为此写了一本书《Multi-Agent Systems with AutoGen》。
MuseAI 是由阿里集团爱橙科技研发的面向阿里内部的 AIGC 创作工作台，同时通过与阿里云旗下魔搭社区合作共建的形式，将主体能力通过魔搭社区的 AIGC 专区对公众开放。
检索-增强生成 (RAG) 是一个永不过时的话题，并在不断扩展以增强LLMs 的功能。对于那些不太熟悉RAG 的人来说：这种方法利用外部知识来增强模型的能力，从外部资源中检索您实际需要的信息。
随着大语言模型（LLM）技术的快速发展，单一AI智能体已经展现出强大的问题解决能力。然而，在面对复杂的企业级应用场景时，单一智能体的能力往往显得捉襟见肘。
最近 AI 社区很多人都在讨论 Scaling Law 是否撞墙的问题。其中，一个支持 Scaling Law 撞墙论的理由是 AI 几乎已经快要耗尽已有的高质量数据，比如有一项研究就预计，如果 LLM 保持现在的发展势头，到 2028 年左右，已有的数据储量将被全部利用完。
德国学术圈每年热切期待的国际盛会——Mensch und Computer 研讨会（MuC），是探索人机互动（HCI）和用户体验（UX）前沿技术的顶尖平台。学者和研究人员在这里分享创新想法、讨论数字技术如何更好地融入我们的生活。设计师、工程师和技术爱好者们也会齐聚一堂，探索未来趋势，寻找创新灵感。
CPU+GPU，模型KV缓存压力被缓解了。 来自CMU、华盛顿大学、Meta AI的研究人员提出MagicPIG，通过在CPU上使用LSH（局部敏感哈希）采样技术，有效克服了GPU内存容量限制的问题。
