本週日，在香港，Lagrange 與 @awscloud 和 @MetisL2 一起啟動了共識週，舉辦了專注於將 AI 實際投入生產的應用 AI 峰會。 創始人、建設者和運營者專注於解決實際的部署級挑戰。 活動亮點如下 👇

Brian Novell，Lagrange 的商務發展負責人，通過框架來開啟此次活動，探討了 AI 演示與實際部署之間的差距。 在消除深偽影像、AI 驅動的財務決策、代理準確性和合規性等例子中，重點在於為什麼當 AI 系統在受監管的高風險環境中運作時，可驗證性變得至關重要。

@awscloud 團隊分享了 AWS Activate Program 的最新消息，該計劃專注於幫助初創企業從早期構建過渡到生產階段。 該計劃為團隊提供了一條快速通道，以便在 AWS 上啟動，獲得從 $500 到 $100,000 的信用額度，以及實作工作坊，以便在不承擔不必要的基礎設施成本的情況下擴展。 重點仍然是實用：早期的阻礙更少，架構決策更清晰，發貨的路徑更快。

開幕小組由香港金融科技協會的Caroline York主持，重點討論了AI系統上線後的監控。 Vivek Kolli @SentientAGI、Ram Kumar @OpenLedger和Thiru @MetisL2討論了實時健康信號、數據完整性，以及去中心化系統如何在沒有集中監管的情況下檢測故障和惡意行為。

隨著AI系統進入企業和受監管的環境，討論轉向了數據來源、治理和可審計性。 Tom Ngo @MetisL2、Danny Lim @PundiAI 和 Sina Yamani @ActionModelAI 討論了團隊如何追蹤數據來源、建立審計記錄，以及如何在AI開發加速與日益增長的監管要求之間取得平衡——特別是當系統變得更加自主時。 由Lagrange的Brian Novell主持。

Tom Ngo @MetisL2 解釋了集中式 AI 中的信任缺口——不透明的執行、薄弱的來源和不一致的激勵。 核心論點：區塊鏈提供了一個信任層，但真正的進展來自於用密碼學證明驗證模型執行本身，而不僅僅是將數據錨定在鏈上。

接下來的對話轉向了將 AI 整合到現有企業工作流程所需的條件。 Terence Chow @awscloud、Jan Gorzny @Zircuit 和 Kye Gomez @swarms_corp 討論了如何超越實驗——導航遺留系統、數據孤島，並以不干擾流程的方式引入代理 AI。 由 Thiru @LazAINetwork 主持。