sum(i**3 for i in range(10)) 快乐！
尽管我从十几岁起就开始研究人工智能，但现在我比以往任何时候都更兴奋于我们可以用它做什么，尤其是在构建人工智能应用程序方面。我们的领域火花四溅，2025 年将是构建的伟大一年！
人工智能让我特别兴奋的一个方面是构建软件原型是多么容易。人工智能正在降低软件开发成本并扩展可能的应用程序集。虽然它可以帮助扩展或维护大型软件系统，但它在快速构建原型和其他简单应用程序方面尤其出色。
如果您想开发一款应用程序来为孩子打印抽认卡（我在 o1 的帮助下花了几个小时就完成了），或者编写一款应用程序来监控外汇汇率以管理国际银行账户（DeepLearning.AI 财务团队的真实案例），或者自动分析用户评论以快速标记产品问题（DeepLearning.AI 的内容团队就是这么做的），现在可以通过 AI 辅助编码快速构建这些应用程序。
我发现 AI 辅助编码对于原型设计特别有效，因为 (i) 独立原型需要相对较少的背景和软件集成，并且 (ii) alpha 测试中的原型通常不必可靠。虽然生成式 AI 也有助于设计大型、任务关键型软件系统，但其生产率的提高并不那么显著，因为很难为 AI 系统提供导航大型代码库所需的所有背景，并确保生成的代码可靠（例如，涵盖所有重要的极端情况）。
到目前为止，将原型交到用户手中的一大障碍是部署。Bolt、Replit Agent、Vercel V0 等平台使用生成式 AI 和代理工作流来提高代码质量，但更重要的是，它们还有助于直接部署生成的应用程序。（虽然我发现这些系统很有用，但我自己的工作流通常使用 LLM 来设计系统架构，然后生成代码，如果有多个大模块，则一次生成一个模块。然后我测试每个模块，如果需要，进一步编辑代码——有时使用支持 AI 的 IDE，如 Cursor——最后组装模块。）
快速构建原型是测试想法和完成任务的有效方法。这也是一种很好的学习方式。也许最重要的是，它真的很有趣！（至少我认为是这样。😄）
在来年，您如何利用这些机会？当您制定新年决心时，我希望您能够：
• 制定学习计划！要成为有效的建设者，我们都需要跟上不断展开的激动人心的变化。到 2025 年，你希望每月上多少门短期课程？如果你和朋友讨论你的学习计划，你们可以互相帮助。
• 去构建！如果你已经知道如何编码，我鼓励你在灵感迸发、有空余时间时构建原型。如果你还不会编码，那学习它非常值得！即使是小小的胜利——比如我打印出来的抽认卡，它激励我的女儿昨晚多花 20 分钟练习乘法表——也会让生活变得更好。也许你会发明一些真正起飞的东西。即使你没有，你也会从中获得乐趣并在此过程中学到很多东西。
新年快乐！
附注：我主要用 Python 进行开发。但是如果你更喜欢 JavaScript：Array.from({ length: 10 }, (_, i) => i ** 3).reduce((a, b) => a + b, 0) 快乐！
吴恩达
2025年1月
吴恩达（1976-，英文名：Andrew Ng），华裔美国人，斯坦福大学计算机科学系和电子工程系副教授，人工智能实验室主任。吴恩达是人工智能和机器学习领域国际上最权威的学者之一。吴恩达也是在线教育平台Coursera的联合创始人（with Daphne Koller），DeepLearning.AI创始人。
2014年5月16日，吴恩达加入百度，担任百度公司首席科学家，负责百度研究院的领导工作，尤其是Baidu Brain计划。
2024年4月，亚马逊将吴恩达纳入其董事会。
（本文是翻译，文章内容不代表本号立场）
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