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，安全与可靠性成为部署核心。
#大佬观点
MIT Technology Review · AIAI 评分1818 Simon WillisonAI 评分1010 Ben Affleck 谈电影特效中的机器学习与卷积神经网络
Ben Affleck 自述从胶片转向数字后对视觉特效产生兴趣，并透露自己会写"相当糟糕的 Python 脚本"。他指出视觉特效流程多年来已包含机器学习，用卷积神经网络对张量做边缘检测和特征提取，从而更轻松地抠出绿幕画面并替换背景。
Simon WillisonAI 评分1212 Michael Lynch 谈软件博客写作的反模式
Michael Lynch 撰文列举软件博客写作的常见反模式，包括冗长铺垫、误判读者已有知识、假设读者读过旧文、过度正式，以及用链接代替术语解释。他建议文章即使读者不点任何链接也应读得通，并用自己的口吻写作。他指出，随着越来越多开发者把写作交给 AI，软件博客正变得千篇一律，读者更渴望有个人风格的内容。
TechCrunch · AIAI 评分3434 Tony Fadell 谈首波 AI 硬件为何失败，以及下一步会怎样
Tony Fadell 在 MIT Future Fest 上指出，Rabbit R1、Humane Ai pin、Limitless pendant 这批"Gen 1" AI 硬件失败的原因是没解决任何真实需求，只是极客觉得有趣的技术。
Microsoft ResearchAI 评分2222 Microsoft 研究播客：AI 评测的意外失败揭示了什么
Microsoft 研究合伙人研究经理 Jennifer Neville 在 Microsoft Research Podcast 中与首席应用科学家 Chad Atalla 对谈，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"。
MIT Technology Review · AIAI 评分2222 人们一边痛恨 AI，一边又离不开它？
调查显示，美国成年人中认为 AI 会对自己和社会产生负面影响的比例已超过持正面预期者，盖洛普 5 月民调中 71% 的美国成年人反对在本地新建 AI 数据中心。但使用量仍在飙升：ChatGPT 5 月月活突破 10 亿，Gemini 7 月达 9.5 亿，Pew 数据显示一半美国成年人已在使用聊天机器人。作者认为，人们反感的并非技术本身，而是企业无孔不入的推销方式。
MIT Technology Review · AIAI 评分4646 别被迷惑——LLM 并不会推理
前 Google DeepMind 研究员指出，LLM 的思维链仍由同一套 next-token 预测生成，并非真正独立的推理机制。他认为这类模型缺乏可检视的持久认知状态、知识与推理的分离，且思维链常是事后编造；真正的机器推理应借鉴 AlphaGo 的搜索架构。
Latent SpaceAI 评分3434 Latent Space 对话 MIT 的 Alex Zhang：从 GPU Kernel 到递归语言模型 RLM
MIT 的 Alex Zhang 在 Latent Space 播客中讲述其从 GPU Mode、KernelBench 到递归语言模型（RLM）的研究路径，RLM 驱动的 harness 是首个接近解决 ARC-AGI-3 的方案，早于 OpenAI 的 Astra。
NVIDIA BlogAI 评分2222 NVIDIA AI 工厂如何实现高产出、长寿命与通用性以最大化投资回报
NVIDIA 提出 AI 工厂回报取决于单位兆瓦产出、硬件使用寿命与需求广度三项因素，其平台以高吞吐、跨代 CUDA 兼容和全类型 AI 负载通用性同时优化这三点。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分2222 GitHub Podcast 拆解 AI 热门观点：该不该读代码、RAG 是否已死、Skills 是否杀死了 MCP
GitHub Podcast 最新一期拆解了五个 AI 热门观点：AI 生成的代码仍需阅读和负责，但审查力度应按风险分级；Skills 与 MCP 解决不同问题，前者是打包的 Markdown 专业知识，后者是连接工具与数据的标准协议，二者可组合使用；RAG 并未死亡，检索能为模型提供训练数据外的文档、内部知识和代码库上下文，减少 token 浪费并让回答更有依据。
Berkeley AI ResearchAI 评分3434 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
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，AI 正进入"近乎免费智能"时代。