AVEVA 如何为自主工业 AI 构建更安全的落地路径
AVEVA 首席技术专家 Arti Garg 提出，工业 AI 正从预测分析转向基础模型、物理 AI 与智能体 AI，但因其直接作用于物理系统，责任部署成为关键。AVEVA 的责任 AI 框架强调安全、效率与人类监督，主张 AI 应增强而非取代关键决策中的人，并由护栏界定自动化与人工负责的边界。Garg 还参与 IEEE 工作组，制定覆盖电力、能源、水资源与碳的 AI 环境影响测量标准方法。
#部署/工程
MIT Technology Review · AIAI 评分2020
GitHub Blog · AI & MLAI 评分3636 GitHub Copilot 为什么说聊天框是错的 UI：用 canvas 替代 chat
GitHub 认为 chat 并非与 LLM 交互的最佳界面，在 GitHub Copilot 应用中提出 canvas：一种运行在应用内、无浏览器外壳的全栈小应用，可与 Copilot 智能体双向通信，并能调用第三方 API 或在本地执行代码。
Berkeley AI ResearchAI 评分3232 智能免费之后怎么办？面向智能体、由智能体构建的数据系统
UC Berkeley 的 Aditya G. Parameswaran 等人提出，随着推理成本从 2023 年初 GPT-4 级约 $30/百万 token 降至如今不到 $1、部分厂商低于 $0.10，数据系统需应对三大新挑战：为智能体设计（Data Systems For Agents）、由智能体运行（Of Agents）、由智能体合成（By Agents）。