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DeepLearning.AI 轉述吳恩達在 The Batch 的觀點,指代理不只消耗 token,而是大規模搜尋、儲存、分析與交易

本期第 3/28 則

中文摘要

結論是瓶頸不只在更快模型,更在基礎建設與更快的工具鏈。證據僅為宣傳貼文加外部連結摘要,未提供用量或效能數字。

一龍馬判讀

對平台與維運團隊來說,提醒要同步投資沙箱、檢索、資料管線與工具延遲;只追模型升級,可能忽略代理真正卡住的地方。

原文節錄

DeepLearning.AI · @DeepLearningAI

we need much more infrastructure, and faster tools, not just faster models.…

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🖥️ Agents don't just consume tokens for input and output like humans do with early chatbots. Agents use computers: searching, storing, analyzing, transacting, at a scale no person matches. In this week's Andrew's Letter in The Batch, Andrew Ng explains why that means we need much more infrastructure, and faster tools, not just faster models. 🏗️ 📬 https://hubs.ly/Q04zR8n20 #DeepLearningAI #AIEngineering #AIAgents

收錄日期
2026-10-11
來源
Nitter RSS(公開貼文)
抓取時間
2026/10/11 08:38(台北)