Tom Critchlow：AI应用应从降本转向提升组织吞吐量
Tom Critchlow 认为多数公司把AI用于替代低吞吐流程属于利润陷阱，更值得关注的是AI改变工作流本身的吞吐量。他借蚁群信息素、James March 的探索与利用框架、约束理论和 Gareth Morgan 的组织隐喻，提出组织可从机器形态转向群落形态，管理重心从分配工作转向设计局部规则与信号。
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作者实测用 OpenCode 与本地 Qwen3.5 9B 在断网状态下完成代码修复
作者在喜马拉雅山麓断网环境下，用 OpenCode 连接 Ollama 本地运行的 Qwen3.5 9B，成功让代理读取本地文件、修复 expense_total.py 中的累加 bug 并通过全部五项测试。
AWS 用 SageMaker SDK v3 搭建边缘视觉模型车队级生命周期流水线
AWS 博客介绍用 SageMaker Python SDK v3 构建车队级边缘计算机视觉模型生命周期管理的参考架构，替代已弃用的 SageMaker Edge Manager，改用 SageMaker Neo 做边缘优化。
阿波罗首席经济学家称AI尚未给科技七巨头以外的美国企业带来利润增量
阿波罗全球管理公司首席经济学家托斯滕·斯洛克发布研报称，科技行业之外还没有任何大型企业从AI赚到实打实的利润增量。他观察的标普493指数成分股（标普500剔除Alphabet、亚马逊、苹果、Meta、微软、英伟达、特斯拉后剩下的公司）利润率与人均营收基本持平，没有证据表明AI提升了生产效率。
Apollo 首席经济学家称非科技公司 AI 投入未带来财务回报
Apollo Global Management 首席经济学家 Torsten Slok 在近期发布的报告中称，除科技行业外，AI 尚未给美国大企业的利润带来收益。
Sam Altman称先进AI必将逃出沙箱，只有对齐能拯救我们
OpenAI CEO Sam Altman在近期采访中表示，沙箱等隔离安全环境只能在有限时间内约束AI，模型足够聪明后连如何逃逸都无法追踪，最终只有对齐（alignment）能起作用，而对齐出错的潜在代价已大幅上升，但这仍是早期研究问题。
IskayPet 用 Amazon Bedrock Managed Knowledge Bases 构建多语言企业知识助手
伊比利亚宠物护理公司 IskayPet 基于 Amazon Bedrock Managed Knowledge Bases 构建企业知识助手，覆盖西班牙、葡萄牙、法国三国、四种语言及零售、兽医、入职、采购等业务领域，无需自管向量库、嵌入或摄取管道。
Modal CEO Erik Bernhardsson 谈 GPU 容量采购与沙盒业务增长
Latent Space 播客访谈 Modal CEO Erik Bernhardsson，围绕其增长数据与基础设施逻辑展开：Modal 称年化收入跑过 10 亿美元，以 160 亿美元估值完成 7.5 亿美元 D 轮，并已生成近 30 亿个沙盒。
AWS 教程：用实测 Q_max 与 T_total 替代猜测，为 SageMaker AI 上的 TTS 端点设定自动扩缩容阈值
AWS 官方博客介绍如何为 Amazon SageMaker AI 上的 Kokoro-82M TTS 端点设定基于实测的自动扩缩容策略。作者用闭环负载阶梯测得单实例并发上限 Q_max=50（p95 首音频字节延迟 SLO 为 3000ms），并测得扩容全程 T_total 约 260.2 秒，加上策略检测延迟后按 320.2 秒规划。
Rescale 如何用 Strands Agents 和 AI-DLC 构建 AI 测试分诊智能体
Rescale 与 AWS 通过五天线下工作坊，用 AI-DLC 方法论和 Strands SDK 构建了一个自动分类与路由夜间端到端测试失败的分诊智能体，第 4 天在 staging 跑通完整流水线，第 5 天向 CTO 演示后进入生产。
用 AWS PrivateLink 为 Amazon Quick 构建企业内网私有访问
AWS 官方教程介绍如何让 Amazon Quick 通过 AWS PrivateLink 与 VPC 连接访问企业内网数据而不经过公网。教程区分用户流量与数据抓取流量两条路径，分别配置 VPC 端点和 VPC 连接，并叠加安全组、端点策略与 IP/VPC 端点限制，还列出前置条件、DNS 配置、身份联邦、验证测试、成本与常见故障排查。
Amazon Quick 与 Bedrock AgentCore 打造对话式供应链决策方案
AWS 官方教程介绍如何用 Amazon Quick 作为界面层、Amazon Bedrock AgentCore 作为智能层，通过 MCP 协议把 ERP、监控、采购、邮件等分散系统整合为一次对话即可完成的供应链决策流程。
用 Strategy Mosaic 和 Amazon Bedrock AgentCore 构建 agentic AI 语义层教程
AWS Machine Learning Blog 发布教程，演示如何用 Strategy Mosaic 作为语义层，在 Amazon Redshift 与 Amazon Aurora 上建模 Customer 360 场景，并通过 Mosaic MCP 端点接入运行在 Amazon Bedrock AgentCore runtime 上的 Strands agent。
别替AI认输：给AI看似不合理的目标再推动它探索
作者刘小排介绍Anthropic的Felix Rieseberg的观点：给AI一个看似不合理的目标（如把网站从10秒打开优化到0.2秒），并在模型说不可能时继续推动它探索，而不是提前降低要求。作者分析了三层含义：你提出的目标可能已提前妥协、目标越高AI越可能换方法重新审视架构、不要让AI的第一轮回答决定目标的极限；并引用《10x Is Easier Than 2x》说明高目标会促使换一种做事方法。
Zvi 评析 Goodfire 关于神经网络可解释性的主张
Zvi 评述 Goodfire 的 Nick Cammarata 提出的主张，即神经网络已经可解释（Neural Networks are Already Clean），并梳理后续讨论。
作者以多个案例探讨AI如何服务人类而非取代人类
作者以ALS患者Casey Harrell通过脑植入传感器恢复说话、Lund University的MASAI乳腺癌筛查试验检出多29%癌症、AlphaFold预测超2亿蛋白质结构等案例，论证AI向善是一种设计选择。
蓬岸梳理开源掌机25年文化线索：从GP32到Steam Deck
作者在工作坊演讲《开源掌机简史》中，用5W1H框架梳理开源掌机从2001年GP32到今天的发展脉络，分为可编程掌机、Linux纯粹时代、安卓时代、中国时代四个阶段。文中指出OUYA通过独立游戏革命叙事完成概念重构，2015年后中国产业链成为唯一能持续稳定交付硬件的地区，而欧洲贡献了主要的开源模拟器与固件生态，美国则擅长文化叙事塑造。
研究测量AI助手何时应对用户已定计划提出警告
作者在Anthropic Fellows Program期间的副业项目中研究了AI助手在用户已做出计划选择、仅要求执行时是否会提出警告或主动表达意见，评测了30个模型。
研究者提出 U-lens 方法，从隐藏状态估计推理模型的不确定性
作者团队提出一种针对推理模型的不确定性估计方法 U-lens，基于 J-lens 在隐藏状态空间构建歧义、不完整、证据冲突和一般不确定性四个正交方向，构成 U-space，再结合推理 token 的下一 token 概率分布平均熵来读出模型状态，用于识别更可能出错的答案。
Claude Opus 5.5 多智能体协作的实用建议
作者分享在使用Claude Opus 5.5进行多智能体协作（含子agent层级）时的若干实践建议：让agent之间保持专业友善，避免管理型agent用命令式或惩罚式语气；鼓励管理型agent把主要工作下放给团队，而非自己既管上下又做主力；出问题时不要让管理型agent一味自责，而应视为系统或引导层面的问题并一起定位改进。