据 @DeepLearningAI，吴恩达表示 AI 开发正在加速，原因是编码更快、团队能更迅速完成原型，从而缩短产品构建周期，来源：@DeepLearningAI。据 @DeepLearningAI，目前真正的瓶颈是收集用户反馈，这意味着迭代节奏与上市时间更多由反馈环路而非工程吞吐量决定，来源：@DeepLearningAI。据 @DeepLearningAI，吴恩达呼吁与会者加强连接、协作与共建，并以 AI Aspire 为例说明源自往届交流的成果，来源：@DeepLearningAI。据 @DeepLearningAI，这一转变将运营重点放在用户反馈管道上，交易者可据此评估 AI 相关标的的执行准备度与短期落地进度，来源：@DeepLearningAI。

根据DeepLearning.AI，Andrew Ng在AI Dev 25纽约站开幕致辞，强调人脉连接，并提到此前在大会与Kirsty Tan结识促成了AI Inspire的创立，来源：DeepLearning.AI。该帖未披露任何产品、模型、融资或合作信息，因此本次更新本身不构成可验证的即时交易催化，来源：DeepLearning.AI。官方称当天将持续发布更新，交易员可关注其账号以获取后续可能的实质性信息，来源：DeepLearning.AI。

根据吴恩达的说法，AGI仍需数十年或更久，前沿模型若无大量定制就难以取代大多数应用层业务，这意味着工具与服务的建设周期更长而非快速被颠覆，来源：Andrew Ng 推特，2025年11月13日；deeplearning.ai The Batch 第327期。 吴恩达指出，当前大模型相较人类仍然狭窄，主要擅长文本处理，需要繁重的上下文工程，他不会单独信任前沿模型来安排日程、筛选简历或点餐，并提到其团队的简历筛选助理也是经过大量定制后才达到可用水平，来源：Andrew Ng 推特，2025年11月13日。 他补充称，尽管部分薄弱的壳应用会被替代，但许多有价值的应用在很长时间内不会被取代，这与“模型提供商将迅速消灭应用层初创公司”的担忧相反，来源：Andrew Ng 推特，2025年11月13日。 对交易者而言，这指向对垂直集成、数据管道与行业特定智能体的持续需求，而非同质化聊天前端，与吴恩达关于模型局限与定制需求长期存在的判断一致，来源：Andrew Ng 推特，2025年11月13日；deeplearning.ai The Batch 第327期。 对加密市场而言，受计算、数据与应用生态支持的AI相关代币，基于“定制与反馈是瓶颈”的判断，叙事可能比通用聊天壳项目更具韧性，来源：Andrew Ng 推特，2025年11月13日。 吴恩达鼓励新人现在就学习并用AI构建，意味着未来多年对技术型建设者的需求仍将存在，来源：Andrew Ng 推特，2025年11月13日。

据@AndrewYNg，DeepLearning.AI上线《使用CrewAI设计、开发与部署多智能体系统》课程，由CrewAI Inc联合创始人兼CEO Joao Moura授课，面向使用开源CrewAI框架构建并部署生产级多智能体团队以自动化复杂流程，报名入口在DeepLearning.AI课程页面；来源：Andrew Ng。 据@AndrewYNg，课程教授为代理配备工具、记忆与安全护栏，发展可规划、推理与协作的团队，并通过追踪、评估与监控实现可观测、可回归的上线部署；来源：Andrew Ng。 据@AndrewYNg，吴恩达披露其对CrewAI有小额天使投资以保持信息透明；来源：Andrew Ng。 据@AndrewYNg，这些代理能力契合交易与加密开发者在系统化执行、风险监控与链上运营中的自动化与编排需求，使课程与面向实盘代理交易栈的生产要求相匹配；来源：Andrew Ng。

根据@AndrewYNg在2025年11月5日于X平台发布的信息，罗洛夫·博塔在红杉资本交棒，被他形容为一个时代的结束。根据@AndrewYNg在同日于X平台的信息，他强调博塔在红杉的领导力以及对投资者思维的巨大影响。

根据 @AndrewYNg，Jupyter 团队发布的 Jupyter AI 将聊天式代码生成与调试直接内嵌到 Jupyter 笔记本单元格，并在本周的 JupyterCon 上展示，来源：Andrew Ng 在 X。根据 @AndrewYNg，Jupyter AI 专为笔记本设计，支持将单元格拖入聊天、从聊天生成单元格，并可附加 API 文档等上下文以提升 LLM 代码准确性，来源：Andrew Ng 在 X。根据 @AndrewYNg，Jupyter AI 已集成到 DeepLearning.AI 平台，提供由吴恩达与 Jupyter 联合创始人 Brian Granger 授课的免费短课，且该项目开源，可在课程后本地安装运行，来源：Andrew Ng 在 X；DeepLearning.AI 短课页面。根据 @AndrewYNg，本次公告未提及加密货币、代币、定价或商业化信息，未披露任何直接的加密或代币催化因素，来源：Andrew Ng 在 X。

据@DeepLearningAI称，名为Jupyter AI: AI Coding in Notebooks的新课程将教授使用Jupyter AI聊天界面在笔记本中直接生成、调试并解释代码，利用Open Library API构建图书研究助手，并创建可视化与解释真实数据的股票市场分析工作流；来源：@DeepLearningAI 在X，https://twitter.com/DeepLearningAI/status/1985399396318539928。 课程由Andrew Ng和Jupyter 项目联合创始人Brian Granger授课，并提供报名链接bit.ly/4qDAGjT；来源：@DeepLearningAI 在X，https://twitter.com/DeepLearningAI/status/1985399396318539928。

据 @DeepLearningAI，Vercel CTO Malte Ubl 将与吴恩达、Laurence Moroney 与 Fabian Hedin 在 AI Dev 25 x NYC 举办“AI时代的软件开发”专题讨论。 据 @DeepLearningAI，此次讨论聚焦AI如何重塑工程工作流，以及对下一代开发者的影响。 据 @DeepLearningAI，本场活动将于11月14日进行线下直播，余票正在最后发售。

据 @DeepLearningAI 披露，DeepLearning.AI Pro 已正式上线，采用单一会员模式，提供对150+门AI课程、动手实验与证书的完整访问，授课讲师包括吴恩达、Sharon Zhou 与 Laurence Moroney（来源：@DeepLearningAI 在 X，2025年10月30日）。公告引用吴恩达观点称从想法到产品的距离前所未有地缩短，并提供免费试用与更多信息的官方链接（来源：@DeepLearningAI 在 X，2025年10月30日）。源文未提及加密货币、代币或区块链集成，显示此次上线与链上活动或代币无直接关联，短期对加密市场无直接催化（来源：@DeepLearningAI 在 X，2025年10月30日）。

据 @AndrewYNg 称，由 Laurence Moroney 授课的 PyTorch for Deep Learning 职业证书现已上线，他将其称为学习 PyTorch 的权威课程，并表示 PyTorch 是研究人员构建突破性 AI 系统的主要框架之一（来源：Andrew Ng 于 X，2025年10月29日）。对交易而言，该发布强化了 PyTorch 在前沿 AI 工作流中的核心地位，为评估 AI 相关股票与加密 AI 基础设施主题时提供了一个关于开发者技能提升的及时数据点（来源：Andrew Ng 于 X，2025年10月29日）。

根据Andrew Ng的信息，DeepLearning.AI发布了由AMD人工智能副总裁Sharon Zhou授课的五模块LLM后训练课程，现已上线；来源：Andrew Ng在X平台。 据DeepLearning.AI课程页面，课程涵盖监督微调、奖励建模、RLHF、PPO、GRPO、LoRA以及部署前后评测设计；来源：DeepLearning.AI课程页面。 据Andrew Ng所述，后训练是前沿实验室将基础LLM变成可指令、可靠助手的关键技术，并能把仅约80%成功率的演示级系统提升为稳定一致的表现；来源：Andrew Ng在X平台。 据DeepLearning.AI课程页面，学习者将掌握利用RLHF对齐行为、用LoRA高效微调而无需重新训练整模型、准备数据集与合成数据、以及以进退关卡与反馈回路运营LLM生产流水线的技能；来源：DeepLearning.AI课程页面。

据@AndrewYNg称，他与Project Jupyter联合创始人Brian Granger见面，并表示Granger与Fernando Perez推动了AI与数据科学日常使用的编码笔记本（Jupyter Notebook）（来源：@AndrewYNg，X平台，2025年10月25日）。该帖感谢Jupyter团队，强调开源Jupyter Notebook在AI工作流中的重要性并被从业者日常使用（来源：@AndrewYNg，X平台，2025年10月25日）。帖文未提及任何公司、股票代码、代币、产品发布或财务数据，显示该信息本身不构成直接的市场驱动或加密市场催化剂（来源：@AndrewYNg，X平台，2025年10月25日）。

根据@AndrewYNg，AI Dev 25 纽约大会将由来自Google、AWS、Vercel、Groq、Mistral AI与SAP的开发者分享量产AI系统实践经验（来源：@AndrewYNg）。 议程涵盖代理式架构的取舍、面向边界案例的自主规划，以及编排框架何时助益、何时累积误差（来源：@AndrewYNg）。 还将讨论复杂推理下检索的局限、知识图谱如何连接向量搜索遗漏的信息，以及保持关系的记忆系统构建方法（来源：@AndrewYNg）。 基础设施主题包括硬件、模型与应用的扩展瓶颈、用于降本与降延迟的语义缓存策略，以及更快推理如何带来更优编排（来源：@AndrewYNg；ai-dev.deeplearning.ai）。 生产就绪与工具链将聚焦系统化智能体测试、将AI治理落地为工程实践、MCP实现、具上下文的代码审查系统及可复用的演示（来源：@AndrewYNg）。 对交易者而言，议程所强调的低延迟、降本与编排效率，体现当前企业AI落地的优先级，可用于跟踪AI基础设施板块与AI加密叙事的市场情绪与主题配置（来源：@AndrewYNg）。

根据吴恩达，该短课《AI代理治理》由 Databricks 合作创建并由 Amber Roberts 授课，围绕AI代理在全生命周期内的安全、合规与透明化设计，突出可上生产的治理实践；来源：吴恩达在X平台，2025年10月22日。课程涵盖AI代理治理的四大支柱——生命周期管理、风险管理、安全与可观测性——并教授权限定义、受限视图与SQL查询、敏感数据匿名化与脱敏，以及在 Databricks 上的日志记录、评估、版本化与部署等实操技能；来源：吴恩达在X平台，2025年10月22日。吴恩达强调，治理可防止AI代理擅自访问敏感数据、泄露个人信息或修改敏感记录，是实现安全、可上生产部署的关键；来源：吴恩达在X平台，2025年10月22日。课程报名链接由 DeepLearning.AI 提供，确认该治理主题训练面向实际部署者开放；来源：吴恩达在X平台分享的 DeepLearning.AI 短课页面链接，2025年10月22日。

根据吴恩达的消息，他与Yann LeCun共进早餐，讨论了开放科学、开源、JEPA以及AI研究与模型的未来走向（来源：吴恩达X平台）。根据吴恩达的表述，他感谢LeCun在开放科学与开源方面数十年的倡导，显示前沿AI领域对开源路线持续支持（来源：吴恩达X平台）。根据该来源，此次动态未披露任何产品发布、合作、融资或时间表信息，意味着对AI概念股及加密AI项目本次缺乏直接可交易的催化剂（来源：吴恩达X平台）。根据该来源，关注AI相关资产与去中心化AI叙事的交易者可将此次对开源AI与JEPA的强调视为情绪信号，并在出现可量化进展前保持观察（来源：吴恩达X平台）。

据 @DeepLearningAI 称，AI Dev 25 x NYC 将于 11 月 14 日在纽约举行，由 Andrew Ng 和 DeepLearning.AI 主办（来源：DeepLearning.AI，X 帖文，2025 年 10 月 15 日）。主办方表示大会迁至 Convene 布鲁克菲尔德广场，以容纳更多开发者（来源：DeepLearning.AI，X 帖文，2025 年 10 月 15 日）。官方称将有 1200+ 位 AI 构建者参与一整天的编码、学习与交流（来源：DeepLearning.AI，X 帖文，2025 年 10 月 15 日）。帖文还提到当前为最后门票阶段，仍可通过所示注册链接购票（来源：DeepLearning.AI，X 帖文，2025 年 10 月 15 日）。该公告未提及加密货币、代币或区块链相关内容（来源：DeepLearning.AI，X 帖文，2025 年 10 月 15 日）。

根据@DeepLearningAI，AI Dev 25 纽约站将于11月14日在纽约Convene Brookfield Place举行，由吴恩达与DeepLearning.AI主办，预计有超过1200名AI从业者和开发者参会（来源：DeepLearning.AI 于 X，2025年10月14日）。 主办方称大会迁至更大的会场以容纳更多开发者，议程聚焦编码、学习与交流，且目前仍有少量门票可通过官方链接获取（来源：DeepLearning.AI 于 X，2025年10月14日）。 用于交易日程参考的关键信息包括日期（11月14日）、地点（纽约）、主办方（吴恩达与DeepLearning.AI）以及规模（1200+与会者）；源文未提及任何加密货币或区块链集成（来源：DeepLearning.AI 于 X，2025年10月14日）。

据 @DeepLearningAI 表示，吴恩达教授讲授的 Agentic AI 课程已在全球上线，内容涵盖用原生 Python 设计与评估可多步规划、反思与协作的智能体系统，且仅在 DeepLearning.AI 独家提供（来源：DeepLearning.AI 于 X 平台，2025-10-07，https://twitter.com/DeepLearningAI/status/1975584448654508033；报名链接：https://hubs.la/Q03MxSyV0）。该公告未提及加密货币或区块链，显示发布本身与加密市场暂无直接关联（来源：DeepLearning.AI 于 X 平台，2025-10-07，https://twitter.com/DeepLearningAI/status/1975584448654508033）。

根据 @DeepLearningAI，吴恩达与 DeepLearning.AI 将于 2025 年 11 月 14 日在纽约举办第二届 AI 开发者大会，参会的技术团队包括 Anthropic、AWS、Snowflake、Arm、Neo4j 与 Coderabbit；来源：DeepLearning.AI 在 X 的公告，2025-09-19 https://twitter.com/DeepLearningAI/status/1969144469032231222。 主办方提供了合作伙伴与演讲者名单页面 hubs.la/Q03K75qR0，并称后续还会公布更多阵容；来源：DeepLearning.AI 在 X 与 hubs.la/Q03K75qR0。 公告称常规价门票数量有限且即将进入下一价格档，提醒报名窗口具备时间敏感性；来源：DeepLearning.AI 在 X，2025-09-19 https://twitter.com/DeepLearningAI/status/1969144469032231222。 该公告未提及加密货币、区块链或代币，因此来源未显示对加密市场的直接影响；来源：DeepLearning.AI 在 X，2025-09-19 https://twitter.com/DeepLearningAI/status/1969144469032231222。

根据 Andrew Ng，除了更大的训练数据、训练期算力和测试时算力外，并行智能体正成为扩展AI能力的重要新方向。 来源: Andrew Ng 在 X, 2025年8月28日, https://twitter.com/AndrewYNg/status/1961118026398617648 Ng 指出，多个智能体并行运行正日益成为进一步扩展与提升AI能力的技术路径，凸显测试时算力作为关键扩展杠杆。 来源: Andrew Ng 在 X, 2025年8月28日, https://twitter.com/AndrewYNg/status/1961118026398617648 这一强调明确了推理阶段的具体扩展向量，可供市场参与者在评估与AI相关机会时参考。 来源: Andrew Ng 在 X, 2025年8月28日, https://twitter.com/AndrewYNg/status/1961118026398617648