据@DeepLearningAI称，其检索增强生成课程讲解了LLM如何生成令牌、幻觉产生的原因，以及如何通过检索式“接地”提升事实性，并使用 Together AI 的工具。据@DeepLearningAI称，课程明确探讨了部署中的关键权衡，包括提示长度、计算成本和上下文限制。据@DeepLearningAI称，这种对成本与上下文约束的聚焦，面向实际扩展LLM应用时需要权衡的核心变量。

根据 @AndrewYNg，新短课“Agentic Knowledge Graph Construction”演示如何用一组智能体将参考资料抽取并连接为知识图谱，以构建更好的RAG。来源：Andrew Ng 在X，2025年8月27日，https://twitter.com/AndrewYNg/status/1960731961494004077 课程由 Neo4j 创新负责人 @akollegger 授课，突出将图数据库用于RAG流程的实操路径。来源：Andrew Ng 在X，2025年8月27日，https://twitter.com/AndrewYNg/status/1960731961494004077 他强调，知识图谱是改进RAG质量的重要方式。来源：Andrew Ng 在X，2025年8月27日，https://twitter.com/AndrewYNg/status/1960731961494004077 对交易者而言，此次发布未涉及加密货币、代币或价格信息，表明该帖本身不构成直接的加密市场即时催化剂。来源：Andrew Ng 在X，2025年8月27日，https://twitter.com/AndrewYNg/status/1960731961494004077

据 DeepLearning.AI 称，其与 Neo4j 合作推出名为 Agentic Knowledge Graph Construction 的短课，由 Andreas Kollegger 授课，重点展示知识图谱如何通过建模关系与溯源来补充 RAG，从而提升答案可靠性（来源：DeepLearning.AI 于 X，2025年8月27日）。从交易角度看，此次发布强调企业对图数据库与 Agentic AI 工作流的实际需求，但未提及任何加密资产，意味着本次消息对代币暂无直接催化（来源：DeepLearning.AI 于 X，2025年8月27日）。

根据吴恩达(Andrew Ng)发布的消息，一门与DeepLearning.AI合作的关于检索增强生成（RAG）的新Coursera课程已经推出。虽然该课程专注于构建生产级的RAG系统，但这一发展对加密货币领域意义重大。像RAG这样的先进AI技术对于开发复杂的加密货币交易机器人越来越关键，这些机器人能够分析海量市场数据、新闻和社交情绪以进行更准确的预测。此外，这种技能对于在区块链上构建下一代去中心化人工智能（DeAI）应用至关重要，可能推动AI相关加密代币的创新和价值。