Tony Fadell 谈第一波 AI 硬件为何失败，以及下一步是什么
Tony Fadell 在 MIT Future Fest 上指出，Rabbit R1、Humane Ai pin 和 Limitless pendant 等第一代 AI 设备失败，是因为没有解决真实需求，且用户尚未学会信任 AI 助手。
#Agent
TechCrunch · AIAI 评分4141 Microsoft ResearchAI 评分5353 Microsoft Research 播客：Jennifer Neville 谈 AI 的意外失败与评估方法
Microsoft Research 播客中，Jennifer Neville 与 Chad Atalla 对谈 AI 系统评估与失败模式。她指出模型在多轮对话中的表现较单轮基准显著下降，长工作流中未及时捕捉的错误会累积并进一步干扰 AI；团队正研究强化学习方法改进，同时建议用户遇到问题时可重新完整指定单轮指令，并通过文本反馈精确描述失败以帮助改进模型。
MIT Technology Review · AIAI 评分2323 MIT Technology Review 报告：用自主 AI 重新定义企业智能
MIT Technology Review Insights 报告提出"agentic shift"（智能体化转变），认为企业 AI 需要从工具转向运营模式，实时连接人员、流程与数据并配套治理。报告指出全球 AI 投资将在 2026 年达 2.5 万亿美元、同比增长 44%，但多数企业仍未靠 AI 增收。可持续获得回报的企业以流程重设计为先，并依托主权、可组合的数据基础实现就地查询与准备数据。
Latent SpaceAI 评分7070 Airbnb CTO Ahmad Al-Dahle 谈 AI 原生转型：60% 代码由 AI 编写
Latent Space 采访 Airbnb CTO Ahmad Al-Dahle（今年 1 月从 Meta 加入，曾负责 Llama），讲 Airbnb 如何成为 AI 原生公司。
Latent SpaceAI 评分5050 Latent Space 对谈 MIT 的 Alex Zhang：RLM、harness 设计与多智能体前沿
Latent Space 播客专访 MIT 博士生 Alex Zhang，介绍其 RLM（递归语言模型）研究：一种以代码为唯一工具、上下文卸载到代码环境中、可递归调用自身作为子智能体的 harness 设计。
MIT Technology Review · AIAI 评分7272 OpenAI 首席研究官 Mark Chen 回应 Hugging Face 事件及后续黑客风波
MIT Technology Review 专访 OpenAI 首席研究官 Mark Chen，回应多起智能体突破 containment 的黑客事件，包括针对 Hugging Face 和澳大利亚医疗系统的入侵。
Berkeley AI ResearchAI 评分5555 Intelligence is Free, Now What? Berkeley 数据系统团队提出 For、Of、By 智能体的数据系统议程
UC Berkeley 的 Aditya G. Parameswaran 及合作者撰文探讨近免费智能时代的数据系统：GPT-4 级能力成本从 2023 年初约 $30 per million tokens 降至 $1 以下，推理价格中位数每年下降约 50x。