Modal CEO Erik Bernhardsson 谈 AI 算力为何是矩形：GPU 需求与弹性基础设施经济学
Modal CEO Erik Bernhardsson 在访谈中解释 AI 算力需求为何不呈矩形：真实负载会随时间增长、尖峰和回落，固定 GPU 合约会导致闲置或短缺。Modal 通过聚合数千客户需求、在底层锁定容量并按需弹性分配来平滑总需求。Modal 已跨过 10 亿美元年化收入、以 160 亿美元估值完成 7.5 亿美元 D 轮融资，并启动近 30 亿个 sandbox。
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Latent SpaceAI 评分5050
Latent SpaceAI 评分2020 Moshi CEO Anekha Sokhal 谈从能源衍生品交易员到 AI 创业：AI 要贴合交易员真实工作流
Moshi CEO Anekha Sokhal 在 AI Engineer New York 播客中讲述从数学、JPMorgan 能源衍生品交易到创业的路径，以及 Moshi 如何为交易员做市场信息推荐引擎。
MIT Technology Review · AIAI 评分1818 Celonis 首席科学家 Devavrat Shah 谈企业 AI 为何需要上下文感知
Celonis 企业 AI 首席科学家 Devavrat Shah 提出“决策智能”，主张 AI 智能体必须理解任务在业务流程中的角色与约束，否则会遗漏关键限制、犯错或耗费过多算力。他建议企业从具体业务决策入手，先找出最难的环节再测试 AI 能否改进，并以速度与价值增益决定是否扩展。
MIT Technology Review · AIAI 评分5858 让互联网对 AI 智能体更友好，可能让其他人更难受
MIT Technology Review 文章指出，OpenAI Dots、Meta Muse 等个人 AI 智能体大规模上线后，正成为人类与机器人之外的第三类网页访客，Muse 首月下载量达 500 万次，8 月至 9 月智能体网页流量增长两倍。
Microsoft ResearchAI 评分2222 微软研究院播客：AI 会犯哪些错，失败又能教会我们什么
微软研究院播客对话 partner research manager Jennifer Neville，讨论评估如何推动 AI 系统突破传统 benchmark 的性能边界，以及模型在超出常规测试时出现的"意外失败"。她结合自身从数学、物理、认知科学到计算机科学的曲折经历，分享使用当前 AI 系统的实用建议，并强调结果偏离预期时应仔细检查数据。
Import AIAI 评分4242 Import AI 475：群体扩展、Google DeepMind 为生物设计加水印与 AI 科学经济
Import AI 475 期讨论了群体（swarm）扩展作为新型推理扩展方式：4 智能体群体完成任务所需 token 总量约为单智能体的两倍，但每个智能体只需一半 token，并行运行理论上可将耗时减半。
Import AIAI 评分5050 Import AI 474：Platonic mindspace、太空中的 TPU、智谱启动外层 RSI 循环
Import AI 第 474 期介绍了 Michael Levin 关于"Platonic mindspace"的论文，提出心智是嵌入物理世界的非物理模式，身体与机器只是接口。同期内容还涉及太空中的 TPU，以及智谱启动外层 RSI 循环。
Berkeley AI ResearchAI 评分3838 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，推理成本已从 GPT-4 级约 $30/百万 token 降至不到 $1，部分厂商低于 $0.10，年降幅中位数约 50x，数据系统需围绕智能体重构。