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本期要点：Gemini 3.5 Flash 速度大幅提升但价格涨 3 倍、欧盟 AI 法案重大延迟、Agents 流量去年增长 80 倍、Meta 等提出分阶段图像生成新方法。
编者按：AI 工程师比 FDE 多得多
作者：Andrew Ng
硅谷新热门岗位是 AI Forward Deployed Engineer（FDE）——嵌入式到客户组织帮其定制方案的工程师（如搭建调优代理 workflow）。OpenAI 和 Anthropic 开始组建新团队向客户组织派驻 FDE，引发人们对这个职业路径的重新关注。
Ng 认为 FDE 的崛起是 AI 创造新工作的方式之一，也反驳了”AI 导致就业末日”的叙事。但 Ng 强调：AI 工程师岗位数量将远超 FDE。
FDE 与 AI 工程师的区别
- FDE 是两年前 Palantir 开创的，特点是嵌入式到客户组织（有时是气隙网络）
- FDE 需要的技术、沟通、商业技能组合，让客户愿意接受几名嵌入
- AI 工程师是公司自己的员工，使用 AI 软件组件构建应用（提示、代理框架、评估等），并有效使用 AI 编码 Agents
- 客户顾虑：很难找到厂商中立的 FDE——他们毕竟要把某厂商的产品深度集成进公司。在难以预测明年哪家 AI 服务最好的当下，可选择性非常重要，让 FDE 深度绑定公司流程会显著降低可选择性。
未来展望
AI 工程师角色会像当年的软件工程师一样细分为前端、后端、移动、数据、DevOps 等。可能会出现 AI FDE、LLMOps 工程师、评估工程师、AI 数据工程师、Harness 工程师等。熟练的 AI 工程师现在需求极高。
Gemini 3.5 Flash：性能大涨但价格涨 3 倍
Google 发布 Gemini 3.5 Flash——中档多模态模型的更新版，代理能力、视觉理解、速度均有提升，但价格是前代 Gemini 3 Flash 的 3 倍。
核心规格
- 输入输出：文本/图像/音频/视频入（100 万 token），文本出（6.4 万 token，204 tokens/秒）
- 架构：MoE Transformer
- 特性：可调推理档位、思维保留（跨轮次保留推理 token）、工具调用
性能表现
| 基准 | 排名 |
|---|---|
| Artificial Analysis Intelligence Index | 第 5/7（取决于其他模型推理档位） |
| MMMU-Pro（视觉推理） | 84% 第一（Gemini 3.1 Pro Preview 82%） |
| APEX-Agents-AA（长程代理） | 47.1% 第一（GPT-5.5 37.7%） |
| GDPval-AA（真实代理任务） | 第二（1,656 Elo，落后 GPT-5.5 的 1,769） |
| ARC-AGI-2（抽象视觉推理） | 72.1%（落后 Gemini 3.1 Pro 77.1% 和 GPT-5.5 85%） |
| AA-Omniscience（知识测试） | 23 分（落后 Gemini 3.1 Pro 33） |
Google I/O 2026 其他发布
- 重构 Antigravity 代码工具：强调管理 Agents，淡化类 VSCode 形态
- Omni 多模态模型家族首发 Omni Flash（轻量，可生成视频）
- Gemini 3.5 Flash 让 Google Search 支持更对话式查询，可用 Agents 替用户研究
我们怎么看
“Flash” 的含义变了——从更小更快变成了中档多模态。Artificial Analysis 测试显示跑 Intelligence Index 时 Gemini 3.5 Flash 实际比 Gemini 3.1 Pro 更贵。Flash 不再意味着明显的成本优势。
欧盟 AI 法案重大修订：监管负担显著减轻
来源：The Batch（吴恩达）
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