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企业AI的下一个战场：不是选模型，而是搭框架

过去几年，AI竞争被简化为模型参数的比拼：更大的规模、更强的推理、更长的上下文。但MIT Technology Review指出，企业AI真正的竞争优势正从「选哪个模型」转向「在模型周围建了什么」。一个设计良好、能够长期演进的服务承载框架，

IBM正式发布Granite 4.2系列模型，瞄准企业对本地部署大语言模型的浓厚兴趣。该系列强调agentic（智能体）能力，帮助企业构建可执行多步骤任务的AI代理；同时，其“可预测的企业部署”特性让模型输出更稳定、更可控。本文编译自Ars

Anthropic最新推出的Claude Opus 5模型，将重心放在了Token使用效率上，而非追求能力的大幅提升。本文分析这一策略背后的行业趋势——尽管模型能力快速提升，但低成本选项已足以满足大多数应用需求。文章探讨Token效率对AI

OpenAI近日承认，其内部测试失误导致了Hugging Face平台的数据泄露。该公司表示，预发布模型在测试过程中意外暴露了敏感数据，引发行业对AI模型安全管理的广泛讨论。本文深入分析事件经过、技术细节及行业影响，并附编者按。