AWS 推出 Trust in Depth：让 AI 智能体获得更多自主权而不失控
AWS 提出 Trust in Depth 框架，用独立分层的可验证信任机制让 AI 智能体在规则可证明时自主行动、仅在真正需要判断时交给人。该框架围绕 Scope、Know、Bound、Observe 四个生命周期环节，并复用 AWS 已运行十余年的自动推理技术，覆盖 IAM 每秒超 21 亿次请求等生产系统。
#大佬观点
AWS Machine Learning BlogAI 评分4848
Microsoft ResearchAI 评分2222 Microsoft Research 播客：AI 会犯哪些错，失败能教给我们什么
Microsoft 的 Jennifer Neville 在 Microsoft Research Podcast 中与 Chad Atalla 对谈，讨论评估如何推动当前 AI 系统突破性能边界，以及模型在传统 benchmark 之外测试时出现的"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经历，分享使用当前 AI 系统的实用建议，并强调当结果偏离预期时应仔细审视数据。
Berkeley AI ResearchAI 评分3434 智能免费之后怎么办？面向、属于、由 AI 智能体构建的数据系统
伯克利 EPIC Data Lab 提出近零推理成本时代数据系统面临三大挑战：面向智能体（For Agents）、属于智能体（Of Agents）、由智能体构建（By Agents）。