NiCE 如何以 AI、数据与问责重构客户体验业务
NiCE 正将 Cognigy 整合为对话式与智能体 AI 的底层平台，并依靠传统 CCaaS 业务和既有客户基础支撑 AI 转型。作者认为其优势来自交互数据与已部署工作负载，获得自动化洞察的潜在客户签约量高出 9 倍，平台 API 调用量两年增长 7.5 倍。落地关键仍是权限控制、知识库治理、变更管理和以实际解决率而非简单遏制率衡量效果。
#数据/训练
SiliconANGLE AIAI 评分5555 SiliconANGLE AIAI 评分3737 Dell Technologies：公司知识而非 AI 模型才是竞争优势
Dell Technologies 的全球首席技术官兼首席 AI 官 John Roese 表示，企业采用 AI 智能体的竞争优势来自独有知识，而非所用模型。Dell 已让全自主智能体在内部运行近两年，并由领域专家将实践编码为 Markdown 技能文件；智能体还借助知识图谱积累关系、开发数字技能。Roese 因此主张将专有知识保留在内部。
36氪AI 评分2929 36氪AI测评苏州OPC社区举办“从Personal Agent到灯塔工厂”交流活动
36氪AI测评于10月16日在苏州举办“从Personal Agent到灯塔工厂”社区活动，四位嘉宾围绕Agent、制造业AI、企业落地与个人学习展开分享。企业AI项目需先明确业务问题，再推进数据治理、流程接入、结果复核与持续复盘，制造领域则应以实际业务价值而非技术系统作为评估标准。
硅谷101AI 评分4949 E253｜谁在给大模型出题、卖题、判卷？聊聊 AI 数据行业的野蛮生长
《硅谷101》邀请 Scale AI 研究总监何允中及加州大学伯克利分校博士后孙一铀，拆解大模型训练数据、评测与强化学习环境背后的产业逻辑。AfterQuery 估值从今年4月的3亿美元升至9月的32亿美元，Bespoke Labs 种子轮与A轮融资合计4000万美元。
十字路口CrossingAI 评分5757 徐梦迪谈机器人 ICL、具身 Scaling Law 与真正的泛化
十字路口对谈清华交叉信息研究院助理教授徐梦迪，讨论机器人的 in-context learning、具身 Scaling Law、世界模型与真正的泛化。她研究的核心命题是让机器人进入新环境后，通过一两次交互当场学习新任务。
42章经AI 评分3434 从蒸馏、合成数据到 RSI：Evolvent AI 联创孟繁青谈模型竞争新焦点
42章经对谈 Evolvent AI 联合创始人孟繁青，讨论蒸馏、合成数据与 RSI 下的模型竞争新焦点。孟繁青认为，国内模型的差异化优势更可能来自 Pre-training 阶段的架构创新，蒸馏只是加速手段，并非决定性因素。