11:43AI Will@FinanceYF5Andrew Ng发布了一部长达3小时的免费教程视频,主题为“如何在2026年成为AI工程师”。内容覆盖构建agentic AI系统、AI工程的未来方向,以及完整的提示词课程。还包括一段用AI在30分钟内做出应用的实操演示。该视频旨在帮助学习者系统掌握2026年所需的AI工程技能。技巧Andrew Ng智能体提示词工程AI工程教程推荐理由:想2026年转AI工程师?Andrew Ng出了3小时免费教程,从agentic AI到提示词,还有30分钟做应用的实操,干货满满。原文
10:25shao__meng@shao__meng吴恩达 Andrew Ng 提出 AI agent 产品成功的三个循环:Agentic coding loop 让 AI 自主写代码、测试、修 bug,每次迭代几分钟;Developer feedback loop 中开发者从查 bug 转向产品判断,反馈周期几十分钟到几小时;External feedback loop 通过 A/B 测试、用户反馈等修正方向,周期数小时到数周。他强调 agent 能力越强,规格与评估体系越关键,并举例用 Claude Code 开发打字练习 app 的一个小时自主迭代。技巧Andrew NgAgent循环工程编程助手Claude Code推荐理由:吴恩达分享了让AI agent能自动干活、你只管做决策的三个循环,适合想把想法快速做成产品的开发者。原文
00:27官方账号Andrew Ng@AndrewYNgAndrew Ng在一封信中分享了循环工程(loop engineering)的概念,该术语因Claude Code创造者Boris Cherny和OpenClaw创造者Peter Steinberger的提及而走红。Ng提出三个关键循环:代理编码循环让AI代理根据产品规范和评估集迭代写代码、测试,直至无缺陷;开发者反馈循环让开发者检查产品并指导代理改进,每十分钟到几小时一次;产品方向循环帮助团队用AI辅助决策。例如,Ng用代理编程构建了一款打字练习应用,代理持续工作约一小时后才返回结果。技巧Claude CodeAndrew Ng循环工程编程助手智能体2 个信源在谈推荐理由:Andrew Ng手把手教你用三个循环让AI编程代理干活更久更稳,适合做0到1产品的开发者看。原文
16:04官方一手Pandaily@contact@pandaily.com (Pandaily)Andrew Ng在LangChain Interrupt活动中指出,未来企业将由10人工程团队主导,利用AI智能体驱动转型。他强调数据架构是成功的基础,而非模型本身。这一观点挑战了当前对大规模团队的依赖,突出了智能体在重构企业数据流中的关键作用。行业Andrew NgLangChainAI Agent智能体数据架构推荐理由:Andrew Ng分享了未来10人团队用AI智能体重构企业的具体路径,核心是数据架构而非模型,值得所有做企业级AI的人听听。原文
23:39官方账号LangChain@LangChainAIAndrew Ng与LangChain创始人Harrison Chase在Interrupt活动上进行炉边对话,讨论智能体(agent)的发展方向。两人探讨了Agent在应用落地中的挑战,包括可靠性和编排问题。Harrison Chase分享了LangChain在构建Agent框架中的经验。Andrew Ng强调了Agent作为AI应用核心范式的重要性。行业Andrew NgHarrison ChaseLangChain智能体行业对话推荐理由:Andrew Ng和Harrison Chase聊智能体的未来,干货不少,适合关注Agent应用的开发者看。原文
02:33官方账号Andrew Ng@AndrewYNgAndrew Ng 联合 RedHat 推出新课程,教你如何高效服务大语言模型,以低延迟和合理成本处理大量并发用户。课程核心包括量化降低模型内存占用(如 70B 模型权重约 140GB)以及使用 vLLM 的智能内存管理(如 KV 缓存)来提升并发处理能力。学员将学会量化模型并权衡精度、用 vLLM 部署并观察并发效果、以及基准测试以在速度、成本和精度间做决策。课程适合想优化 LLM 部署的开发者,可直接在 deeplearning.ai 上学习。AI产品LLM 服务量化vLLMRedHatAndrew Ng推荐理由:做 LLM 部署的开发者终于有了系统课程——量化降内存 + vLLM 处理并发,直接上手就能优化成本,建议点开学。原文
10:49官方账号Andrew Ng@AndrewYNgAndrew Ng 指出,AI Forward Deployed Engineer (FDE) 正成为硅谷新兴热门职位,该角色嵌入客户组织,帮助定制和调整智能体工作流。OpenAI 和 Anthropic 已开始组建 FDE 团队。FDE 职位源于 Palantir 二十年前的实践,需要技术、沟通和商业技能。Ng 认为,尽管 FDE 需求增长,但 AI Engineer 的岗位数量将远多于 FDE,因为多数公司更希望内部员工主导项目。他还预测,随着 AI Engineer 角色成熟,未来会分化出更多专业方向,如 LLMOps Engineer、Evals Engineer 等。行业AI FDEAI Engineer职业趋势Andrew Ng智能体工作流10 个信源在谈推荐理由:Andrew Ng 的这篇分析为想进入 AI 领域的工程师指明了职业方向——FDE 是新兴但小众的路径,而 AI Engineer 才是更广阔的选择。做 AI 应用开发或考虑职业转型的人,值得一读。原文
14:53DeepLearning.AI@DeepLearningAIDeepLearning.AI 指出,常见的提示错误是直接让 AI 生成最终稿。更好的工作流是先让 AI 生成大纲,通过调整结构来显著改善最终输出,避免 AI 写作的通用化问题。Andrew Ng 在《AI Prompting for Everyone》课程中教授了实用提示技巧。技巧提示工程AI写作工作流Andrew NgDeepLearning.AI推荐理由:这个提示技巧能帮写作者避免 AI 内容的千篇一律,做内容创作或文档撰写的团队值得一试。原文
13:23DeepLearning.AI@DeepLearningAIAndrew Ng 在 The Batch 中宣布推出“AI Andrew”,这是一个旨在反映他沟通风格、价值观和指导方法的 AI 伴侣。用户可以与 AI Andrew 讨论 AI、职业和个人成长话题。此外,本周还涉及美国政府计划对 AI 模型进行发布前测试、OpenAI 推出更智能的实时语音模型、中国阻止 Meta 收购 AI 智能体初创公司 Manus,以及 Google 的 AI 乳腺癌检测器在英国 NHS 真实世界测试中表现良好。AI产品AI 伴侣导师Andrew NgAI 对话职业发展9 个信源在谈推荐理由:对于想获得 Andrew Ng 式指导的 AI 学习者和从业者,这个 AI 伴侣值得一试,能直接对话获取职业和成长建议。原文
23:47AI Will@FinanceYF5AI 专家 Andrew Ng 公开反对 AI 将导致大规模失业的叙事,认为这种说法不负责任且有害。他指出,尽管 AI 工具影响软件工程等领域,但软件工程师招聘依然强劲,净就业创造远大于岗位消失。Ng 分析 AI 失业论流行的原因:前沿 AI 实验室有动机夸大技术能力以抬高定价,企业也倾向将裁员归因于 AI 而非自身过度招聘。他强调,美国失业率仍维持在 4.3%,历史表明技术变革最终会创造更多就业机会。行业AI 就业Andrew Ng失业论技术影响行业趋势推荐理由:Ng 戳破了 AI 失业恐慌的泡沫,为技术从业者和政策制定者提供了理性视角——做 AI 产品或关心职业前景的人,看完会对行业趋势更有信心。原文
01:10官方账号Andrew Ng@AndrewYNgAI 专家 Andrew Ng 发文驳斥“AI 导致大规模失业”的叙事,认为这种说法制造了不必要的恐慌。他指出,尽管 AI 工具(如编程助手)正在改变工作方式,但软件工程师的招聘依然强劲,美国失业率维持在 4.3% 的健康水平。Ng 分析,AI 公司、前沿实验室和企业都有动机夸大 AI 取代人类的能力,以抬高产品定价或合理化裁员。他预测,AI 将像以往技术浪潮一样,创造远超摧毁的就业机会,并呼吁停止传播“AI 失业末日”的恐慌故事。行业AI 就业Andrew Ng行业趋势失业恐慌技术影响推荐理由:Andrew Ng 用数据和逻辑拆解了 AI 失业论的流行原因,做 AI 产品、关注就业趋势的从业者看完会对行业走向更清醒,建议点开。原文