根据@DeepLearningAI在Twitter上的报道，在AI Dev 25 x NYC大会上，谷歌产品经理Robert Crowe展示了Flax NNX如何让JAX更直观地构建和训练神经网络。Crowe指出，JAX能够自动将模型分布到不同硬件设备，极大简化了开发流程，尤其适合初学者。同时，他强调了AI硬件效率的重要性，指出加速器成本高昂，利用roofline分析等工具能够帮助团队提升性能与成本效益（来源：@DeepLearningAI）。这些新工具为AI企业提供了高效、可扩展的神经网络开发新机遇。

根据DeepLearning.AI消息，Google的Robert Crowe将在AI Dev 25 x NYC大会介绍全新Flax NNX API，该工具专为简化JAX中的神经网络开发而设计。Flax NNX通过更直观的界面和优化的工作流，降低AI开发门槛，帮助企业和开发者更高效地构建可扩展的机器学习模型。这一发布强调了Google对开源AI工具的持续投入，并为企业快速原型开发和大规模部署提供了全新商机。同时，Google与DeepLearning.AI的合作也进一步增强了AI开发者生态系统支持（来源：DeepLearning.AI，Twitter，2025年10月21日）。