根据Andrew Ng（@AndrewYNg）在推特上的信息，deeplearning.ai推出了《使用Google Agent Development Kit构建实时语音代理》的短课程，旨在帮助开发者利用ADK的模块化组件和可视化调试界面，高效打造能自动收集AI新闻、脚本播客并生成多说话人音频的高级语音AI助手。课程由Google的@lavinigam和@sitalakshmi_s主讲，重点讲解如何保持上下文、实现安全防护及低延迟音频流处理。该课程为媒体、内容创作和客户服务等行业开发实时、可靠AI语音应用提供了新的商业机遇（来源：Andrew Ng，推特，2025年10月15日）。

据Greg Brockman（@gdb）在Twitter上表示，迭代速度是AI开发中的超级力量（来源：Twitter，2025年10月2日）。在人工智能行业中，快速迭代能够让团队迅速测试、部署和优化机器学习模型，大幅缩短新产品上市时间。这不仅推动了产品创新，还帮助企业根据客户反馈实时调整，保持市场竞争力。优先实现快速迭代的企业能够抓住AI新趋势，及时优化模型，提高运营效率，从而实现业务增长并提升市场地位（来源：Twitter，@gdb）。

据Andrej Karpathy（来源：@karpathy，Twitter，2025年7月5日）指出，通过借鉴细菌基因组的特点来编写开源AI代码——保持代码小巧、模块化和自包含——可以极大提升开源社区的协作效率与创新能力。这种方法让代码更易于复用和集成，促进更多开发者参与AI项目，降低维护成本，从而推动AI技术的快速发展和应用落地，有助于中国AI企业和开发者打造高效、可持续的开源生态。

根据@danluu的推文，'AI辅助编程'的新型工作流通过合理结构化开发流程，显著减少了人工验证的需求（来源：twitter.com/danluu）。这种方法利用AI工具进行代码审查和自动化测试，提高开发效率并降低错误率。企业采用AI辅助开发流程能够加速软件交付、提升代码质量，并在AI与开发流程深度融合下进一步降低运营成本。