Tenex 如何为财富 2000 强企业构建 AI 原生 SDLC：Alex Lieberman 与 CJ Hess 访谈
Tenex 联合创始人 Alex Lieberman 与 CJ Hess 在 AIE New York 介绍公司如何把按产出付费的模式扩展到工程组织，目前团队已增至 75 人，客户覆盖财富 2000 强与中型企业。
#部署/工程
Latent SpaceAI 评分3434 极客公园AI 评分2222 亚马逊 CTO Werner Vogels：二十余年技术实践，给创业者的 4 点建议
亚马逊副总裁兼 CTO Werner Vogels 在 2026 年亚马逊云科技软件企业峰会创业加速营巅峰路演与极客公园创始人张鹏对谈，分享二十余年技术实践并给初创企业提建议。
Latent SpaceAI 评分4444 SF Compute CEO Evan Conrad 谈可编程数据中心与 GPU 算力交易市场
SF Compute 正把 GPU 算力做成可交易市场，并自建云运营能力实现"物理交割"，让买家拿到可用算力而非现金结算。CEO Evan Conrad 称 NVIDIA 因缺乏中立性无法自建这类交易所，而 SF Compute 通过匹配不同约束条件的订单在技术快速迭代期维持交易。他还提到可动态切分 InfiniBand 网络等让基础设施可编程的工程细节。
MIT Technology Review · AIAI 评分1818 企业 AI 的新经济学：从 token 成本转向有效成果成本
HPE 提出企业 AI 的成本衡量应从 token 或 GPU 小时价格转向"每个有用成果的有效成本"，即完成可用工作所需的平台、模型、运维与算力总成本。企业可选自建栈、按需消费或集成私有 AI 平台三条路径，其中 HPE Private Cloud AI 通过调度、模型选择、GPU 分区和 KV-cache 管理提升利用率，并附 90 天前驻工程师服务。
elvis (X)AI 评分3838 驳斥“harness 工程已死”：仍需专用脚手架
针对近期几篇实验设置不佳、只聚焦已刷满的 SWE benchmark 的论文所引发的“harness 工程已死”说法，作者明确反驳，认为这与“prompt engineering 已死”“RAG 已死”同属博眼球的误导性论断。
Turing Post (X)AI 评分3838 不改模型也能提升 AI 智能体表现
一篇 X 长文讨论如何在不更换模型的情况下通过改造 harness（智能体运行框架）提升 AI 智能体表现，相关视频播放量已超 6 万。
极客公园AI 评分3030 端侧 AI 商业化难在哪？麒麟软件、后摩智能等五位一线操盘手讲透了
后摩智能 10 月 14 日在北京举办生态合作伙伴大会，圆桌环节五位来自操作系统、应用、数据工程、整机集成和芯片领域的从业者讨论端侧 AI 如何成为一门生意。麒麟软件姚翎称涉密场景下本地安全没有商量余地，罗格数据刘学鹏认为企业要把 AI 数字员工招进内部而非放在云端。后摩智能陈仲铭表示正通过 M 系列做大算力和先进封装做大带宽，突破算力、带宽、功耗的「不可能三角」。
Turing Post (X)AI 评分4242 AI 智能体 harness 是否已死？一线工程师激辩
作者在 aiDotEngineer NYC 现场听到工程师对 agent harness 的强烈分歧：有人因模型不再需要而删减 harness 组件，有人则在构建能让智能体连续工作数天的系统。
Berkeley AI ResearchAI 评分4242 智能免费之后怎么办？面向智能体、由智能体构建的数据系统
UC Berkeley 团队提出，推理成本已从 GPT-4 级约 $30/百万 token 降至不足 $1，部分厂商低于 $0.10，基准测试中推理价格每年下降 9x 至 900x、中位数约 50x。作者据此提出三类数据系统挑战：为智能体设计的数据系统、支撑智能体群体运行的数据系统、以及由智能体合成的数据系统。
Berkeley AI ResearchAI 评分3636 自适应并行推理：高效推理扩展的下一个范式
伯克利 AI 研究团队综述并行推理进展，重点分析自适应并行推理——让模型自行决定何时分解并并行化子任务、开多少并发线程以及如何协调。现有方法如 self-consistency、Best-of-N、Tree of Thoughts、MCTS、ParaThinker、GroupThink 和 Hogwild! Inference 的并行结构多由外部设定，而非模型自主选择。
Andrej Karpathy (X)AI 评分5858 Karpathy 谈智能体落地难点：DevOps 生命周期需变成代码
Andrej Karpathy 回顾约一年前搭建 menugen 的经历，认为最难的不是代码本身，而是服务、支付、认证、数据库、安全、域名等一整套 DevOps 组装。