企业什么时候值得训练自己的模型？Yash Patil 先看评估、规模和数据
企业担心依赖单一模型供应商，但训练自己的模型并不总是下一步。
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由 AI 采访转化而来，每篇都能追到原视频。
10 万颗加速器里每小时都可能有东西坏掉，Google 为什么不再只看 FLOPS
加速器越多，峰值算力越不能直接代表模型训练有多快：同步等待、故障恢复和数据搬运都会消耗时间。
Granola不只记会议：Sam Stephenson怎样把会议上下文接到下一份工作
会议积累了大量背景，怎样在下一场会或下一份工作需要时拿到恰当信息，同时不再制造一堆待办？
AI最终会退到幕后，但今天还离不开war room、人工授权和工程团队
AI Agent 能持续工作以后，产品怎样减少用户配置，同时保留关键行动的控制？
Sarah 每天用 Datadog，却不认识它的 Dashboard：Agent 入口正在改写软件界面
Sarah Simionescu 每天使用 Datadog，却因为一直通过 Agent 操作，重新打开 dashboard 时反而找不到功能。
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。
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？
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。
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？