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AI可审计性和监管合规性挑战在多个来源中详细阐述
多篇文章讨论了确保AI系统可审计和符合法规的挑战和要求。英国审慎监管局（PRA）要求银行提供所有模型（包括AI模型）的模型治理、开发、验证和风险缓解的证据。同样，《欧盟人工智能法案》第14条要求部署者通过记录的审查点、干预能力和防篡改记录来证明人工监督。此外，由于第三方访问风险和潜在的数据泄露，不鼓励使用基于云的AI处理新闻来源等敏感数据。AI决策的可重现性仅在系统专门为此设计时才可能实现审计，因为模型和路由会随时间漂移。证明AI使用…
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HPE 更新混合 AI 和 Agentic 工作负载的基础设施
慧与（HPE）正在更新其硬件、私有云和网络解决方案，以支持日益增长的 Agentic AI 工作负载需求。尽管公有云的采用率很高，但由于成本、数据敏感性和法规遵从性等原因，仍有相当一部分企业工作负载保留在本地。企业现在正在评估升级本地基础设施以支持 AI 的优势，混合部署正成为标准的运行假设。HPE 的战略与戴尔（Dell）和联想（Lenovo）等竞争对手一样，专注于提供本地 AI 基础设施，尤其针对受监管行业和主权 AI 的需求。
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分析发现轨道计算仅对主权云可行
Brandon Karpf 分析了轨道计算基础设施的五种潜在商业模式，包括 AI 训练、AI 推理、公共云、内容分发和边缘计算。他的研究表明，只有主权云模式在轨道上具有经济可行性。这表明未来太空计算资源的利用方式将发生重大转变。