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亚马逊称，Trainium 与 Inferentia 相比竞品可便宜约 50%，并能在特定任务上提供更高效率。部分企业客户，如药物研发公司 Nimbus Therapeutics，已在测试中发现 Nova 模型在成本与训练速度上具备优势。
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从路径上看，前面提到现在智能体规模化应用集中在编程和工作流自动化方面，随着机器智能深度理解水平的提升，可以预期智能体的应用会不断拓展边界，能承担更抽象、复杂的任务，更多的自主规划和决策，来把人类的意图转化为结果。当然，突破不等于抛弃工作流。在企业高风险场景里，工作流/权限/审计会变成“护栏”，用来限制智能体的行动空间，以确保应用的安全。在相当长的时间内，人类的审批、审计在智能体工作的闭环中可能都是不可缺少的。
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