让 AI 成为资产而非开支：HPE 谈 AI 从按 token 消费转向自有算力
HPE 提出，当 AI 从试验走向客服、IT、研究等常驻生产负载，按 token 消费的模式会让支出变成难以预测的月度变动项，企业需按负载判断是否转向自有算力。
#部署/工程
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GitHub Blog · AI & MLAI 评分4040 GitHub Copilot 为什么说聊天框是错的 UI：用 canvas 构建自定义交互界面
GitHub Copilot 应用推出 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，并能在本地执行代码、调用第三方 API。
NVIDIA BlogAI 评分3838 NVIDIA：AI 安全是工程问题——如何在 Agent 栈的每一层解决它
NVIDIA 提出 AI 安全应作为工程问题处理，需要明确的安全需求、可执行的管控、指定负责人和防护有效的证据。其开源安全运行时 NVIDIA OpenShell 在智能体推理范围之外强制执行策略并提供沙箱执行，Cisco DefenseClaw 与 JFrog 已在其上构建治理与技能扫描能力。NVIDIA 同时通过 Open Secure AI Alliance 推动研究成果与工具共享。
Berkeley AI ResearchAI 评分2222 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
伯克利 AI 研究提出，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，数据系统面临三大新挑战：为智能体设计（Data Systems For Agents）、运行智能体集群（Of Agents）、由智能体合成（By Agents）。