为什么微软押注本地AI:Foundry Local背后的现实转折
当云端AI仍在狂飙,微软却在系统性推进“本地AI”。在这场演讲中,Foundry Local首次完整展示了微软对边缘AI的判断、技术积累与真实落地方式,解释了为什么现在正是本地AI成熟的关键节点。
当云端AI仍在狂飙,微软却在系统性推进“本地AI”。在这场演讲中,Foundry Local首次完整展示了微软对边缘AI的判断、技术积累与真实落地方式,解释了为什么现在正是本地AI成熟的关键节点。
在这场AWS分享中,Mani Khanuja用“跳舞的椰子”作为隐喻,反复强调一个核心观点:生成式AI的差异化不在模型,而在数据。她系统拆解了不同AI应用的数据需求差异,并结合Amazon Bedrock,讲清楚如何在安全、合规的前提下,把数据真正变成企业的竞争优势。
这是一次来自 Anthropic 一线工程师的复盘分享,讲述他们在大规模落地 AI 工具调用时踩过的坑,以及为什么最终选择用 MCP 作为统一标准。文章将带你理解 MCP 真正解决了什么问题,以及它在安全、扩展性和组织效率上的长期价值。
Anthropic 产品经理 Theodora Chu 亲述 MCP 的起源与野心:它并不是又一个工具调用协议,而是一场围绕“模型自主性”的长期赌注。从工程师反复复制上下文的痛点,到 Cursor、Google、OpenAI 的集体采用,这次演讲给了创业者非常具体的判断框架:接下来该往哪里建。
这是一篇基于Allie Howe演讲的视频深度文章,系统讲清什么是可信任AI、为什么问题已经迫在眉睫,以及她给出的实操路径:从ML SecOps、模型安全,到AI红队和运行时防护,最终把AI安全变成竞争优势。
在这场来自NVIDIA的分享中,Sylendran Arunagiri提出了一个反直觉但极具实操性的观点:高效、可扩展的AI Agent并不依赖更大的大语言模型,而依赖持续运转的数据飞轮。通过NVIDIA内部NV Info Agent的真实案例,他展示了如何用不到千条高质量数据,让1B、8B小模型逼近70B模型效果。
这场演讲并未停留在“AI很强大”的表层,而是通过真实诈骗故事,拆解信任在AI时代如何被瓦解,并给出一种分层、实时、可解释的防御思路。即使你没看过视频,也能理解Cognitive Shield试图解决的核心问题。
这场由OpenAI工程师Abhishek Bhardwaj带来的演讲,完整拆解了AI沙盒系统Arrakis的设计动机与技术实现。通过对容器、虚拟化与MicroVM的逐层对比,他展示了一条兼顾安全性与工程效率的现实路径。
Gregory Bruss提出了一种不同于AI通话机器人的思路:语音优先的AI叠加层。它不参与对话,而是悄然增强人类交流。本文还原其核心理念、真实演示与工程难题,解释为何“会说话的AI”真正的挑战不在模型,而在时机、注意力与人性化设计。
Thomson Reuters Labs 的 Shirsha Chaudhuri 通过真实的企业一线经验,拆解了“AI 工作流自动化”迟迟难以落地的关键原因。问题不在模型能力,而在连接、可靠性、标准化和人与 AI 的协作方式。