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吴恩达发布论文自动审阅器，ICLR上达到接近人类水平
目前学术会议论文评审无统一规范，投稿量膨胀致审稿周期冗长。吴恩达发布‘Agentic Reviewer’，在ICLR 2025数据测试中接近人类水平，现阶段在arXiv研究领域表现佳，但仍处实验阶段。
吴恩达：图灵测试不够用了，我会设计一个AGI专用版
AI大神吴恩达2026年要做新的图灵-AGI测试，弥补AGI定义无统一标准、现有基准测试易误导大众的空白。该测试聚焦AGI经济性和实际产出，能更好衡量AI通用能力。
吴恩达推出 Context Hub，专治 AI 写代码时的「瞎编」问题
吴恩达推出开源工具 Context Hub，解决 AI 写代码时的「API 幻觉」问题。它通过喂最新文档，让 Agent 按需取用，还能做批注。与 MCP 路线工具不同，它按需拉文档，且引入反馈机制更新文档。
吴恩达对谈LangChain创始人：企业构建Agen系统的核心认知！
吴恩达与LangChain联合创始人Harrison Chase深度对话，点明构建Agent系统关键要点，如关注系统‘Agentic’、解决构建核心挑战、模块化构建等，还提及被低估领域、MCP问题及AI创业制胜之道。
吴恩达来信：AI工程技能图谱详解——构建和部署AI应用
吴恩达在信中详细展开AI工程技能图谱中构建和部署AI应用这一项，介绍需了解的技能，如LLM基础、用数据为模型提供依据等，并阐述各技能要点，还提及构建AI系统与传统软件的区别。
吴恩达新作：87%推理token用不着，丢掉反而快3倍
吴恩达新作Prefix Sliding指出，模型推理时丢弃中间已贬值token，只保留前缀+滑动窗口，无需训练可提速3倍，配合RL训练能将推理轨迹扩展到10万token以上。该方法为Agent场景提供新思路。
吴恩达：AI编程加速开发也埋下大坑，软件测试空前重要
吴恩达认为AI编程虽加速开发，但Agentic编码系统不可靠，会引入漏洞、删除代码等。他给出核心解法，利用Agentic测试，优先测后端和底层架构，还明确测试优先级，前端低、后端高。
吴恩达年度AI总结来了！附带一份软件开发学习小tips
AI大神吴恩达总结2025热门AI趋势，包括模型推理成标配、Meta引发人才争夺战、数据中心火热、智能体编程重塑软件开发。还给出软件开发学习建议，如参加课程、动手实践、读论文。
吴恩达来信：AI项目时间紧任务重？不妨简化你的构想
吴恩达分享在AI项目中获取实践经验的技巧，若时间有限，可缩小项目规模。他以构建“听众模拟器”为例，展示如何在有限时间利用编程助手完成基础版本，还能获反馈推进项目。
吴恩达推出LLM 后训练免费课程，覆盖三大调优方法：SFT、DPO、RL
吴恩达发布「Post-training of LLMs」课程，由Banghua Zhu主讲，瞄准实用技术，重点介绍SFT、DPO、RL三种后训练方法，有大量动手实验，课程发布后引发热烈讨论。