OpenAI 探讨：执行为何可能塑造下一个经济与进步节奏
OpenAI 指出 Advanced AI 或许最重要的价值在于支撑突破性想法背后的日常执行工作。文章认为，执行环节可能塑造下一个经济，并影响进步的节奏。
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OpenAI NewsAI 评分1919
OpenAI NewsAI 评分3737 Sam Altman 在联合国安理会的讲话
OpenAI CEO Sam Altman 在联合国安理会发表讲话，讨论 AI 安全、人类对 AI 的控制以及 AI 领域的国际合作。讲话由 OpenAI 通过 News 发布。
NVIDIA BlogAI 评分5050 NVIDIA 认为 AI 安全是工程问题，应在 Agent 栈每一层解决
NVIDIA 博文提出 AI 安全是工程问题，主张在 Agent 栈的模型、harness 与运行时各层都落实可执行边界和可验证的防护证据。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分3232 GitHub Podcast：该不该读 AI 生成的代码、RAG 死了吗、Skills 干掉 MCP 了吗
GitHub Podcast 最新一期拆解了 5 个 AI 热门观点，结论是 RAG 并未死，Skills 与 MCP 解决的是不同问题——MCP 提供标准化工具接入，Skills 承载上下文与最佳实践，可共存于同一工作流。节目还指出开发者仍需为 AI 生成代码负责、招聘方更看重对 AI 使用的判断力，以及为适配代码库而微调模型未必说明代码质量差。
Berkeley AI ResearchAI 评分4949 智能近乎免费，然后呢？面向、由、属于 Agent 的数据系统
Berkeley AI Research：近零推理成本将为数据系统带来三类挑战——面向 Agent、由 Agent 管理、由 Agent 合成。GPT-4 级能力每百万 token 成本从约 $30 降到不足 $1，推理价格每年下降 9x 到 900x。80-90% 子查询为重复工作，但更多 agent 尝试可显著提升任务成功率。