AWS 提出 Trust in Depth：让智能体获得更多自主权而不失控
AWS 副总裁 Shawn Bice 提出 Trust in Depth 框架，主张用 Scope、Know、Bound、Observe 四层机制让智能体在可验证的边界内自主行动，把人工审批留给真正需要判断的决策。
#大佬观点
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Microsoft ResearchAI 评分2222 微软研究员 Jennifer Neville 谈 AI 评测的意外失败与数据洞察
微软 partner research manager Jennifer Neville 在 Microsoft Research Podcast 中探讨评测如何推动 AI 系统性能边界，以及模型在传统 benchmark 之外测试时出现的"意外失败"。她指出结果反常时应仔细审视数据，并分享了使用当前 AI 系统的实用建议。
OpenAI NewsAI 评分1818 OpenAI：先进 AI 或成突破性创意背后的关键补位
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NVIDIA BlogAI 评分1515 NVIDIA AI 工厂如何实现投资回报最大化：高产出、长寿命、通用性
NVIDIA 提出 AI 工厂投资回报取决于三个要素：每兆瓦产出能力、硬件使用寿命和 token 需求，并以产出、耐用、通用三大特性对应。SemiAnalysis AgentX 数据显示，Vera Rubin NVL72 每兆瓦吞吐量比 GB300 NVL72 高 30 倍以上，在 DeepSeek V4 Pro 上每百万 token 成本低至 45 倍。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分3838 GitHub Copilot 为什么说聊天框是错的 UI：用 canvas 替代 chat
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GitHub Blog · AI & MLAI 评分2222 GitHub Podcast 拆解 AI 五大热梗：该不该读 AI 代码、RAG 已死、Skills 是否杀死 MCP
GitHub Podcast 最新一期拆解了五个 AI 热门论断：AI 生成的代码仍需阅读和负责，只是审查力度应按风险分级；Skills 与 MCP 解决的是不同问题，前者是可读的打包经验，后者是智能体连接工具与数据的标准，二者可组合使用。
Berkeley AI ResearchAI 评分3838 智能免费之后怎么办？面向智能体、由智能体运行、由智能体构建的数据系统
伯克利 EPIC Data Lab 提出近零推理成本时代数据系统面临三大挑战：面向智能体的数据系统、由智能体运行的数据系统、由智能体构建的数据系统。GPT-4 级能力从 2023 年初约 $30/百万 token 降至如今不到 $1，部分厂商已低于 $0.10，推理价格年降幅在 9x 到 900x 之间，中位数约 50x。