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Full Course: Spec-Driven Development with Coding Agents（在新分頁開啟原站）
介紹 Spec-Driven Development (SDD) 方法，透過明確的 Markdown 規格書讓 Coding Agent 執行開發。學習如何定義專案構建目標、規劃功能並驗證成果，將工作流轉化為可移植的 Agent 技能。
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DeepLearningAI
YouTube ・ 國際 ・ 英文 ・ A 級 ・ 72.8 萬 訂閱 ・ 29 筆內容 ・ 最近更新 2026/09/23
Andrew Ng 的 DeepLearning.AI
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Building AI Assistants with On-Device Memory（在新分頁開啟原站）
本課程由 Qdrant 與 Dylan Couzon 合作製作，教導讀者如何在本地裝置上儲存、搜尋與遺忘 AI 記憶。透過建立本地記憶系統，使用者可實現無感知的離線 AI 助手，並能即時識別新物件而無需重新訓練模型。
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- 3影片入門EN
AI Dev | San Francisco 2026 | 2,599 AI Developers（在新分頁開啟原站）
Andrew Ng 於 2026 年 4 月在舊金山舉辦的 AI Dev 大會，匯聚千名開發者探討具身智慧、多模態應用等前沿議題。
1.5 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Build AI agents that learn from experience（在新分頁開啟原站）
介紹由 Oracle 與 Casius Lee 共同開發的「Adaptive AI Agents」短課程，教導使用者如何透過行為、知識與模型三層適應機制，讓 AI 從經驗中學習並避免重複錯誤。
1.1 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
- 5影片入門EN
Optimize, deploy, and benchmark an open-source LLM with vLLM（在新分頁開啟原站）
介紹如何使用 vLLM 最佳化、部署並測試開源大語言模型，內容簡短。
※ 摘要僅根據標題與說明
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1st Place Winner: Coding Agent Calls Developer to Resolve Code Block（在新分頁開啟原站）
這則影片展示 AI 程式碼代理如何在開發者離線時，自主呼叫電話並詢問人工決策，以解決 checkout API 的程式碼阻塞問題。
4,446次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
- 7影片入門EN
AI Dev 26 x SF | Ara Khan: Evals Are Broken Use Them Anyway（在新分頁開啟原站）
探討 AI 開發者如何面對被錯誤評估的資料，並提出即使資料品質不佳也要繼續使用的策略。
9,300次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
- 8影片入門EN
3rd Place Winner: Voice AI Prevents Data Loss. Coding Agent Calls Developer Before Deleting Records（在新分頁開啟原站）
影片展示 AI 如何透過 Voice AI 在刪除資料前呼叫開發者確認，有效防止資料損毀。
3,633次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
- 9影片入門EN
Fast inference changes what you can build（在新分頁開啟原站）
探討如何透過快速推理技術，讓開發者能建構出更強大的 AI 應用，並改變未來的建築方式。
3,700次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
- 10影片入門EN
Voice for AI Agents and Applications（在新分頁開啟原站）
介紹如何為 AI 代理與應用開發語音介面，內容涵蓋基礎概念與實作方法，讓讀者了解語音技術在 AI 中的應用。
4,800次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Building AI Assistants with On-Device Memory（在新分頁開啟原站）
本課程由 Qdrant 與 Dylan Couzon 合作製作，教導讀者如何在本地裝置上儲存、搜尋與遺忘 AI 記憶。透過建立本地記憶系統，使用者可實現無感知的離線 AI 助手，並能即時識別新物件而無需重新訓練模型。
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Full Course: Spec-Driven Development with Coding Agents（在新分頁開啟原站）
介紹 Spec-Driven Development (SDD) 方法，透過明確的 Markdown 規格書讓 Coding Agent 執行開發。學習如何定義專案構建目標、規劃功能並驗證成果，將工作流轉化為可移植的 Agent 技能。
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Andrew Ng 於 2026 年 4 月在舊金山舉辦的 AI Dev 大會，匯聚千名開發者探討具身智慧、多模態應用等前沿議題。
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Build AI agents that learn from experience（在新分頁開啟原站）
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3rd Place Winner: Voice AI Prevents Data Loss. Coding Agent Calls Developer Before Deleting Records（在新分頁開啟原站）
影片展示 AI 如何透過 Voice AI 在刪除資料前呼叫開發者確認，有效防止資料損毀。
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2nd Place Winner: Coding Agent Calls Developer to Pitch Launch Strategy（在新分頁開啟原站）
影片展示 AI 開發者 Eugenia 在 AFK 狀態下，透過 @VocalBridgeAI 自主呼叫開發者討論產品定位策略，並自動鎖定「價值導向」決策。
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1st Place Winner: Coding Agent Calls Developer to Resolve Code Block（在新分頁開啟原站）
這則影片展示 AI 程式碼代理如何在開發者離線時，自主呼叫電話並詢問人工決策，以解決 checkout API 的程式碼阻塞問題。
4,446次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Fast inference changes what you can build（在新分頁開啟原站）
探討如何透過快速推理技術，讓開發者能建構出更強大的 AI 應用，並改變未來的建築方式。
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Voice for AI Agents and Applications（在新分頁開啟原站）
介紹如何為 AI 代理與應用開發語音介面，內容涵蓋基礎概念與實作方法，讓讀者了解語音技術在 AI 中的應用。
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Optimize, deploy, and benchmark an open-source LLM with vLLM（在新分頁開啟原站）
介紹如何使用 vLLM 最佳化、部署並測試開源大語言模型，內容簡短。
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AI Dev 26 x SF | Ara Khan: Evals Are Broken Use Them Anyway（在新分頁開啟原站）
探討 AI 開發者如何面對被錯誤評估的資料，並提出即使資料品質不佳也要繼續使用的策略。
9,300次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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AI Dev 26 x SF | Andi Partovi: Why Every Agent Needs a Simulation Sandbox（在新分頁開啟原站）
介紹 Andi Partovi 如何解釋 Agent 為何需要模擬沙盒，並提供例項說明。
1,600次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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AI Dev 26 x SF | João Moura: Building Recurring, Governed, and Embedded Enterprise Workflows（在新分頁開啟原站）
介紹了 João Moura 如何透過 AI 開發者社群，探討如何建立持續運作、受控且嵌入企業流程的 AI 工作流。
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AI Dev 26 x SF | Luke Kim: The Agent Data Stack—Why Every AI Agent Needs Its Own Data Stack（在新分頁開啟原站）
探討 AI Agent 為何需要專屬資料堆疊，並介紹相關工具與架構。
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AI Dev 26 x SF | Manos Koukoumidis & Stefan Webb: VibeML: Build your AI model in hours, not months（在新分頁開啟原站）
介紹了 VibeML 這個工具，讓開發者能在短短數小時內構建 AI 模型，而非耗費數月。
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AI Dev 26 x SF | Daniel Beutel: Flower SuperGrid Agents（在新分頁開啟原站）
介紹了 Daniel Beutel 在 AI Dev 26 的演講，探討 Flower SuperGrid Agents 如何透過 AI 自動管理複雜的 AI 工作流，讓開發者專注於核心邏輯而非系統維護。
566次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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AI Dev 26 x SF | Or Dagan: Optimizing Accuracy, Cost, and Latency in Real-World Agents（在新分頁開啟原站）
探討如何最佳化 AI 開發中的準確性、成本與延遲，並介紹了 Or Dagan 在實際應用中的實戰策略。
572次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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AI Dev 26 x SF | Andrew Filev: Multi Model Pipelines—How to Get Better AI Results for Less（在新分頁開啟原站）
影片由 Andrew Filev 介紹如何透過 Multi Model Pipelines 提升 AI 效能，讓使用者能用更少的資源獲得更佳的結果。
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AI Dev 26 x SF | Diamond Bishop: The Next 100 Agents. Building the Agent Native Office（在新分頁開啟原站）
介紹了 AI 開發者如何打造名為 Diamond Bishop 的 100 個智慧代理，以構建下一代 AI 辦公系統。
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AI Dev 26 x SF | Paul Everitt: The Shift to Agentic Engineering（在新分頁開啟原站）
介紹了 AI 開發者如何從傳統程式碼轉向「代理工程」，探討未來工作模式的重塑。
930次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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AI Dev 26 x SF | Thierry Damiba: Edge to Cloud Video Anomaly Detection（在新分頁開啟原站）
介紹了 AI 開發者如何透過 Edge 端與 Cloud 端的協同，解決影片異常檢測問題。
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AI Dev 26 x SF | Brandon Waselnuk: Building the Context Engine AI Agents Need（在新分頁開啟原站）
介紹了 AI Dev 26 中 Brandon Waselnuk 關於如何建構 Context Engine 的演講內容，探討 AI 代理如何透過上下文理解需求。
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AI Dev 26 x SF | Jerry Liu: My Agent Can't Read a PDF?（在新分頁開啟原站）
探討 AI 開發者如何處理 PDF 等複雜檔案，並分享解決讀取困難的實戰方法。
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AI Dev 26 x SF | Ashwyn Sharma: Every App Needs a Voice UI. Here's How to Build It（在新分頁開啟原站）
介紹了 Ashwyn Sharma 如何打造能自動識別並回應使用者語音的應用程式介面，讓使用者無需打字即可與系統互動。
723次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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AI Dev 26 x SF | Atai Barkai: Fullstack Agents & Generative UI with AG UI（在新分頁開啟原站）
介紹了 AI 開發者如何透過 AG UI 工具，結合 Fullstack Agents 技術，快速建構生成式介面應用。
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AI Dev 26 x SF | Idan Raman: The Identity Crisis of Browser Agents（在新分頁開啟原站）
探討瀏覽器代理的身份危機，由 Idan Raman 分享。
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AI Dev 26 x SF | Tom Howlett: Can LLMs Generate Enterprise Quality Code?（在新分頁開啟原站）
探討 LLM 能否生成符合企業標準的程式碼，並分析相關挑戰與未來方向。
773次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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AI Dev 26 x SF | Erik Thorelli: Deploying AI Code Review at Scale（在新分頁開啟原站）
介紹了 AI Dev 26 上關於在大型規模下部署 AI 程式碼審查的演講，由 Erik Thorelli 主講。
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AI Dev 26 x SF | Brandon Middleton: Vibe Coding Master Class（在新分頁開啟原站）
介紹了 AI 開發者 Brandon Middleton 的「氛圍程式設計」實戰課程，教導如何透過自然語言指令快速生成程式碼。
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