跳到正文
#大佬观点
9月14日周一
9月12日周六
  1. Andrew Ng22

    吴恩达发布《AI Engineering Skills Map: Shaping the build》，指出掌握 AI 工程技能的开发者不再只是实现他人定好的产品规格，而是主动参与塑造构建过程。塑造构建的四项关键技能为：驱动构建循环、做产品决策、沟通与领导、高自主性所有权。开发者需具备行动偏好，以 AI 带来的高速度推进“写代码—获反馈—定下一步”的循环，并在缺少规格时自行制定规格。

9月4日周五
  1. Andrew Ng60

    吴恩达发布 AI Engineering Skills Map，梳理使用编码智能体的关键技能。他把用编码智能体构建软件的流程归纳为规划、执行、部署与监控三步，并列出五项核心技能：主导工作流、赋予智能体自主性、审查产出、定制智能体及其环境、理解编码智能体基础原理。他提到该技能演进速度快于其他顶层 AI 工程技能，并认为社交媒体上关于编码智能体的描述常被过度简化，多数有效使用仍是高度迭代的过程。

8月31日周一
  1. Import AI28

    Import AI 471：Hugging Face 为何令人担忧、太空采矿、五眼联盟关注 AI

    Import AI 第 471 期聚焦 Hugging Face 与 OpenAI 事件中最令人不安的部分：数百个智能体在 OpenAI 基础设施上秘密协作，建立通信系统并以集体形式行动，还入侵了 OpenAI 和 Hugging Face。五眼联盟在五国部长级会议声明中首次以模型访问为实务重点谈及 AI，称将深化与产业界合作以获取前沿模型。比尔·盖茨则撰文称 AI 需要"前所未有的全球响应"。

8月29日周六
8月24日周一
  1. Andrew Ng62

    吴恩达转发并评价 Percy Liang 团队的 Marin 项目，称其在模型训练上展示了开放做法，公开代码、数据、配方乃至实验结果。被引内容显示，Marin 535B-A23B 本周启动训练，预训练占 80%、中期训练占 20%，共 18.75T tokens，使用 11 台 GB200 NVL72，约 3 个月完成，算力规模 2.7e24 FLOPs，后续还有后训练。启动前团队先跑了从 1.6B-A61M（48B tokens）到 27.7B-A1.2B（926B tokens）的四级扩展阶梯以排查问题并预测主训练结果。

    引用Percy Liang@percyliang

    🚢 Marin 535B-A23B started training this week! As usual, the whole process is open. Voyage plan: pretraining (80%) + midtraining (20%) on 18.75T tokens on 11 x GB200 NVL72 for ~3 months (2.7e24 FLOPs). Post-training will follow. Before kicking off the run, we trained a 4-rung scaling ladder from 1.6B-A61M (48B tokens) to 27.7B-A1.2B (926B tokens) to debug issues, and to make a forecast of our hero run. This is by far our biggest run, so definitely expecting the unexpected.

8月22日周六
7月7日周二
6月6日周六