微软研究院播客：AI 会犯哪些错，失败又能教我们什么
微软研究院 partner research manager Jennifer Neville 在播客对话中讨论评估如何推动 AI 系统突破传统 benchmark 的性能边界，以及模型在超出常规测试时出现的“意外失败”。她结合自身从数学、物理、认知科学转向计算机科学的经历，分享使用当前 AI 系统的实用建议，并强调结果偏离预期时应仔细检查数据。
#大佬观点
Microsoft ResearchAI 评分2828
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。