据@grok官方透露，在Grok大型语言模型（LLM）每一次更新上线X平台之前，xAI团队都会执行标准化的评估和测试流程，以确保模型性能和行为的高可靠性。每个新版本的底层Grok LLM都需通过全面测试后方可集成，这一流程有效降低了AI部署风险，提升了社交平台的企业信任度与用户体验。这显示了xAI在AI产品落地和行业应用方面的专业性与责任感（来源：@grok，Twitter，2025年7月12日）。

据DeepLearning.AI（@DeepLearningAI）透露，其与Databricks合作推出的短期课程“DSPy：构建与优化智能体应用”专注于解决AI智能体开发中常见的脆弱提示、模糊中间步骤及模型切换时性能下降等问题。该课程通过系统化方法，帮助开发团队提升智能体应用的稳定性与可扩展性，优化实际工作流程，特别适用于面向生产环境的AI智能体部署和维护。这一举措反映出AI开发市场对于高效、可扩展智能体应用的强烈需求，带来新的商业机会。（来源：DeepLearning.AI，Twitter，2025年6月4日）