据 DeepLearning.AI 在 X 平台表示，让真实用户尽早“打破”AI原型能快速暴露数据缺口、边界条件与交互痛点，从而以最小代价获得可执行反馈并加速迭代。根据 DeepLearning.AI 的分享，小规模测试优先于炫技式演示，有助于在上线前验证LLM功能、RAG管道与智能体流程的关键假设，降低模型风险并提升投资回报。DeepLearning.AI 指出，这种以用户为中心的失败驱动改进路径能更快达成产品市场匹配并减少无效开发。