吴恩达谈 AI 工程战术须随项目阶段校准,并盘点 Opus 与 Devin 动态
DeepLearningAI · x · 2026-09-26
吴恩达在最新一期 The Batch 中撰文指出，AI 工程的关键难点之一是根据项目阶段选择正确战术：早期 0 到 1 项目可以手动看十几个样例、用宽松架构快速验证想法；成熟产品则需要数万测试样例、详细评分标准和覆盖下游效果的严谨评估流程，过度设计或设计不足都是错。本期还盘点了 Claude Opus 5.5 性能表现、走红的 Jev 分类模型、Devin Fusion 在同一 harness 中运行主力与副手模型，以及去中心化 agent 的消息传递机制。
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