#模型时代# 吴恩达：AI开发者不关心AGI，更关心怎么解决现实问题。

GTC2025之前两天，吴恩达开了一场Pi Day活动（可惜时间没对上，不然应该也去一下的）。吴恩达刚发了一个会议总结，多数内容是感谢，但还是有一些信息透露出来：

1、大公司主导的会议都是讲自己的故事，不中立；
2、学术性会议关心发论文，谈学术传播
3、这个中立的开发会议就解决了问题

而从议题上，大家最关心的还是agent！

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上周五，也就是圆周率日（Pi Day），我们举办了首届 AI Dev 25——一个全新的面向 AI 开发者的大会。大会门票在开放后不久就被一抢而空，这虽然很遗憾，但让我非常振奋的是，和众多 AI 构建者一起经历了一整天的编码与技术讨论！在此，我想分享一些我对这次活动的感想。

我之所以决定创办 AI Dev，是因为虽然已经有一些很棒的学术型 AI 会议（例如 NeurIPS、ICML 和 ICLR）用于传播研究成果，也有不少公司主导的会议主要围绕各自的产品，但面向 AI 开发者且不依附于某家供应商的中立型大会却少之又少。如今各种 AI 工具层出不穷，开发者有了更多机会来打造新的产品，并就如何构建这些产品交流想法，但我们也亟需一个中立的平台来帮助开发者更好地实现这些目标。

根据现场一个非正式的调查显示，约有一半参会者是从湾区之外、甚至海外远道而来。看到大家对加入这支 AI 构建者社区如此热情，我深受鼓舞。感谢所有到场的朋友！

关于这次活动，还有几点让我印象深刻：

Agentic AI 依旧是热门话题。 根据大会开始时我们现场调查的自由回答结果，最受参会者期待的主题就是 “agents”！

来自谷歌的 Paige Bailey 提到如何将 AI 嵌入各类事物中，并运用多种类型的模型来实现这一目标。我尤其喜欢她关于 Astra 和 Deep Research agents 的现场演示。

来自 Meta 的 Amit Sangani 依旧令人信服地阐述了 “开源模型” 的重要性。他提到：在特定数据上对小型模型进行微调，往往能取得比使用通用大型模型更优的效果。虽然仍有许多公司做微调时其实只需简单的提示（prompt）即可，但我也看到微调技术在不断成长，在许多规模化的实际应用中展现出了价值。

许多演讲者强调，必须务实地聚焦于要解决的实际问题，而不是跟风炒作 AGI。举例来说，来自 Nebius 的 Roman Chernin 就简单扼要地指出：“关注解决现实问题很重要！”

对语音技术栈（Voice Stack）的持续关注 同样让我感到兴奋。Justin Uberti 在一间人满为患的大厅里分享了 OpenAI 的实时音频 API，不少人当场掏出笔记本电脑并开始亲手实践代码！

DeepLearning.AI 始终坚持 “Learner First” 的理念；我们首要目标是帮助学习者。因此，当几位参会者表示他们非常喜欢这些技术性极强的讲座并学到了很多可立即投入使用的知识时，我真是开心不已。（事实上，我自己也在这次会议中得到了不少新想法！）此外，无论是在演讲期间，还是在技术演示展区，都能看到参会者全情投入，场场爆满。我很高兴这次会议能够充满技术与工程层面的深度探讨。

我为 AI Dev 25 的成功举办感到欣喜，并衷心感谢所有参会者、志愿者、演讲嘉宾、赞助商、合作伙伴以及项目组成员的共同付出。唯一的遗憾是场地规模限制，让我们没能在本次活动中容纳更多与会者。将人们聚在一起，面对面地交流想法、结识伙伴、相互学习并互相帮助，这其中迸发出的火花是无可替代的。希望未来我们能将更多人凝聚到一起，创造更大的惊喜！