文章介绍了人工智能开发生命周期（AIDLC）的概念，认为这是传统软件开发生命周期（SDLC）的必要演进。文章认为，在人工智能时代，数据工程正处于这一转变的最前沿，推动着软件开发方式的边界。AIDLC 旨在解决人工智能开发特有的挑战和迭代性质，而人工智能开发通常涉及实验和持续的模型优化。 AI
影响 强调了人工智能开发不断发展的各种方法，并着重指出了数据工程在适应传统软件生命周期中的作用。
排序理由 文章讨论的是与人工智能开发过程相关的概念，而不是特定的发布或事件。
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