AI模型两周一变，芯片要用三年以上：Fractile怎样押注下一代推理
AI 模型更新很快，芯片从设计到部署却需要多年，还要适应之后的模型变化。
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由 AI 采访转化而来，每篇都能追到原视频。
模型已经会写代码了，为什么还需要RLM替它安排工作？
复杂任务中，模型可能反复读取材料、沿错误方向浪费计算，即使它已经会写代码。
从约 24 家初版手测到跟踪 323 家供应商：ClusterMAX 怎样判断 GPU 云能不能租？
租用 GPU 云时，买方怎样判断集群是否适合长期训练？
一个旧网站三个月有 1000 万次搜索展示：怎样让 AI 每月做一次 SEO 实验，而不是每天乱改页面
怎样让 AI 持续改进 SEO，而不是不停改页面后分不清什么有效？
OpenAI 的新 Agent 栈：模型会点按钮以后，瓶颈去了哪里？
Agent 学会操作电脑以后，怎样让长任务更快、更可控地运行？
Chief AI Officer 到底管什么？Rania Khalaf 用三条滑杆拆开这个岗位
Chief AI Officer 的职责很容易膨胀：公司请人做 AI，最后云平台、办公系统甚至安全招聘都可能落到同一个岗位。
Agent 写完代码以后，人该审代码，还是审评审系统？
编码 Agent 生成代码的速度让人工逐行审查越来越难跟上，但测试通过也不等于代码值得合并。
Apollo 的 CLO 组合从两三天缩到几分钟，难点为什么不在模型？
CLO 组合几分钟就能生成，金融团队仍要弄清数字来自哪里、能否用于交易。
Anthropic 怎样让 1000 个 Agent 一起工作：先拆任务，再把预算、权限和凭证管住
当一个 Agent 会漏查、偏袒自己的答案或在长任务中忘记限制时，增加 Agent 数量能解决问题吗？
Claude Code 不再只是写代码：它正在变成可改写、可协作的工作环境
编程 Agent 开始处理长任务、进入团队频道后，人怎样理解它的决定并调整工作方式？
把工作交给 AI 以后，责任和疲惫为什么还留在人身上？
把任务交给 AI 后，人仍要提供背景、检查结果并承担责任，监督多个 Agent 还可能增加未完成事项和疲惫。
把工作交给 AI 后，为什么你反而成了它的经理
把任务交给 AI，并不意味着责任和注意力也随之转移。