吴恩达拆解AI工程师核心：评估驱动是分水岭
AI寒武纪 · wechat · 2026-08-22
吴恩达发布文章，将「会做AI应用」拆解为6大核心能力块，强调AI工程师的本质是在不确定中做决策。
核心能力框架
- LLM基础：理解Token化、推理算力控制、多模态选择及微调/部署的判断。
- 数据工程：超越RAG，涉及知识图谱、语义层及数据质量的持续维护。
- 智能体系统：设计工作流（串行/并行）、工具调用、记忆管理及安全边界。
- 评估驱动开发：区分优秀与普通的关键。建立严格评估闭环，用数据而非感觉指导迭代，结合业务目标制定指标。
- 生产运维：关注观测性（漂移监控）、回归测试（统计方法）及成本延迟控制。
- 机器学习基础：利用偏差方差权衡、错误分析等ML思维框架辅助决策。
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