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2025 年一项法院命令要求 OpenAI 保留本应被删除的聊天和 API 日志，这凸显出使用公共 LLM 的智能体开发者失去了对数据删除的控制，引发了关于私有模型部署和数据保留策略的讨论。
南钢股份（NISCO）与华为及生态伙伴合作，全球首次规模化商用部署基于群体智能的钢铁大模型“元冶（YuanYe）”，将炼铁、轧钢、质检等核心工序从经验驱动转向数据与智能协同驱动，实现100%关键设备数字化控制、新产品研发周期缩短50%、年降本超1亿元。
Articul8 AI 是一家从 Intel 团队分拆出来的公司，现正发布 Bivia——一款多模态 AI 决策模型，旨在为半导体和能源等行业的完整生产工作流执行任务，而不仅仅是回答单个问题。
MIT Technology Review Insights 在 Atlan 赞助的报告中指出，多数企业虽已使用 AI，但仅 16% 获得变革性价值，关键缺失在于让 AI 理解业务的『上下文层』架构。
Anthropic 新推出一套企业报告工具，帮助企业客户追踪和优化 AI token 支出的回报，并引入团队共享预算功能，以巩固其在企业级 AI 编码工具市场的领先地位。
英国《金融时报》的一篇评论文章认为，AI 智能体也需要中层管理者来协调、监督并整合它们在组织内部的工作。
OpenAI 与 ServiceNow 宣布扩大合作伙伴关系，将更多 OpenAI 模型和智能体集成到 ServiceNow 产品中，并把 ServiceNow 工作流接入 ChatGPT 和 Codex，覆盖应用开发、网络安全和语音等场景。
Macmillan 员工向 WIRED 透露，出版社曾大张旗鼓地推出一款由德国公司 Chaptr 打造的企业级 AI 聊天机器人 NOA，但在员工发现它毫无用处后，该产品于 2025 年 10 月悄然下线；如今，公司领导层正推动将 Google Gemini 融入工作流程。
总部位于斯德哥尔摩的法律 AI 初创公司 Legora 正在打造一个由 OpenAI 模型驱动的“法律工作智能体操作系统”，在内部使用编码智能体加速开发，并通过 AI 工作流将自身法律团队从日常文档审查中解放出来。
Marko Kraemer 力挺 Raphael 及 Alexandria Inc 团队。这是一款用于构建内部人类“数据实验室”的新工具，旨在大规模捕获知识，推动从人类向超级智能（SI）劳动力的转变。
MIT Technology Review 探讨工业智能如何成为制造业的下一个增长机会，阐述将个人经验转化为组织知识、并借助 Physical AI 把业务智能接入物理生产流程的价值，文中以丰田工业连接涂装车间数据为例说明成效。
OpenAI 与 Oracle 扩大合作伙伴关系，将 Oracle 的应用和数据集成到 ChatGPT 中，同时 Oracle 推出由 OpenAI 模型驱动的新产品，包括 AI Workspace、AI Security Mesh 和 App Composer。OpenAI 的 API、Codex 以及 ChatGPT Work 也将可通过 Oracle Marketplace 购买。
Intrascope 2.0 推出，提供跨 120+ 模型的智能路由、可连接 1,650+ 应用的 AI agent，以及面向企业的预算、权限和使用分析管理功能。
该论文提出 CRM-Agent-Bench，一个基于执行的基准，包含 555 个有状态多轮任务，用于通过严格的契约检查评估工具使用型语言代理在九个企业业务领域中的结果、轨迹、可运行性与合规性；在十六个系统上评测中严格成功率介于 64.32% 到 83.60% 之间。
一篇《麻省理工科技评论》的赞助文章指出，企业 AI 的竞争优势如今在于推理服务支撑体系——架构、内存管理、调度和成本优化——而非模型选择本身。文章敦促领导者围绕延迟、并发和 GPU 利用率等工作负载约束来设计生产系统。
MIT Technology Review 的 EmTech Future 大会中的一场专题讨论，探讨在高度监管的环境中如何构建可扩展、可信赖的 AI 基础，由 Vanguard 人工智能与洞察中心的 Jing Wang 出席分享。
据彭博法律（Bloomberg Law）报道，Anthropic在法律科技领域的扩张正面临律师事务所的抵制。尽管Claude已成为律所探索最多的AI工具之一，但律所对其合同中的隐私与数据安全条款、缺乏谈判灵活性以及培训支持不足表示不满。
在 MIT Technology Review 的 Business Lab 播客访谈中，Celonis 首席企业 AI 科学家 Devavrat Shah 阐述了为何企业 AI 必须理解业务运营的上下文，才能从试验走向规模化落地。
OpenAI 介绍其前向部署工程（FDE）团队的定位与工作方式，说明他们如何与客户（如 John Deere）合作缩小"部署差距"，将模型能力转化为可落地的生产系统。
在柏林 GTC 大会上，欧洲主要银行和金融公司展示了基于 NVIDIA 加速计算和开放权重模型构建的生产级规模 AI，包括 Revolut 的 PRAGMA 基础模型、劳埃德银行的 ATUM，以及 Starling Intelligence。桑坦德银行、国民西敏寺银行和 bunq 等机构正在采用 NVIDIA 的 Nemotron 和 Kumo 模型系列，以更低的成本利用自身数据构建专有智能。