根据DeepLearning.AI消息，Prolific将在AI Dev 25 x NYC大会上展示其如何通过真实人类数据帮助AI团队进行模型压力测试、调试和验证，从而提升AI系统的安全性和生产落地能力。活动现场将有真人评测演示，并设置深入讨论环节，强调真人数据驱动的评测工具对加速可信AI解决方案落地的重要性。这一合作反映了AI产业对高效、可靠的真人数据评测平台日益增长的需求，有助于降低AI在生产环境中的失败率（来源：@DeepLearningAI，2025年10月8日）。

根据DeepLearning.AI消息，他们与Snowflake合作推出了“使用Streamlit快速开发GenAI应用原型”课程。该课程由Chanin Nantasenamat主讲，演示了开发者如何通过几行Python代码就能快速构建并迭代生成式AI应用原型，便于高效收集用户反馈、加速产品化进程。课程强调Streamlit与Snowflake的无缝集成，使AI原型能够高效扩展并实现生产部署。该方法满足企业对AI应用快速落地的需求，为希望利用生成式人工智能技术的企业带来了新的商业机会。（来源：DeepLearning.AI，Twitter）

根据DeepLearning.AI的说法，生产级检索增强生成（RAG）系统需要强大的可观测性，以确保系统性能和输出质量。这包括对延迟、吞吐量等指标的实时监控，以及通过人工反馈或大语言模型（LLM）评估输出质量。全面的可观测性有助于企业识别瓶颈、优化组件性能，并保持一致的输出质量，对于规模化部署RAG企业级AI应用至关重要。同时，强大的可观测性还支持企业合规、增强系统可靠性与用户信任，是推动AI知识检索与生成落地应用的关键因素（来源：DeepLearning.AI，2025年8月6日）。