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、physical AI 与 agentic AI，因其可直接作用于物理系统，负责任部署成为关键。AVEVA 的负责任 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环节中的人。Garg 还参与 IEEE 工作组，制定覆盖电力、能源、资源、水和碳的 AI 环境影响测量标准方法。
#部署/工程
MIT Technology Review · AIAI 评分1515
Berkeley AI ResearchAI 评分3434 智能免费之后：面向智能体、由智能体运行、由智能体构建的数据系统
UC Berkeley 的 Aditya G. Parameswaran 等人提出，推理成本正快速趋近于零——GPT-4 级能力从 2023 年初的约 $30/百万 token 降至如今不到 $1，部分厂商已低于 $0.10，基准测试中推理价格年降幅在 9x 到 900x 之间，中位数约 50x。
Berkeley AI ResearchAI 评分3636 自适应并行推理：高效推理扩展的下一个范式
伯克利 AI 研究团队梳理了并行推理领域进展，指出当前多数方法（如 self-consistency、Best-of-N、Tree of Thoughts、MCTS、ParaThinker、GroupThink、Hogwild!