必看：AI大神Karpathy 2025AI行业总结（2） Karpathy2025年LLM回顾来了！注意别看这篇文章很短，但其实这背后有一整条完整的AI进化的故事线，信息量是很大，所以如果你想通过最直观的方式理解AI到底发展到了什么程度，那今天这个视频保证一次性给你深入浅出的讲清楚！请耐心看完。第一，训练方法变了。以前是预训练、SFT、RLHF三板斧。今年多了RLVR——让模型在能自动判对错的任务上狂练。这个阶段吃掉了大量原本要投入预训练的算力，也带来了一个新的能力调节旋钮：让模型在回答问题时"想"得更久。第二，我们对LLM智能的理解变了。以前大家习惯用"进化"、"成长"这些词来描述AI，好像在养一只越来越聪明的动物。但实际上LLM的智能是"参差不齐"的——某些领域像天才，某些领域像傻子。因为它的优化压力跟动物完全不一样，所以出来的东西也完全不一样。顺带一提，benchmark越来越不可信了，因为它们天然容易被RLVR刷分。第三，LLM应用层开始成型。Cursor火了，说明在"底层大模型"和"最终用户"之间确实有一个有价值的中间层。这个层负责上下文工程、多模型编排、垂直领域UI、自主程度控制这些事。LLM公司培养"通用大学生"，应用公司把他们变成"垂直领域专业人士"。第四，AI开始"住在"你电脑上。Claude Code的意义在于它跑在本地，用的是你自己的环境、数据、配置。这跟"去一个网站跟AI聊天"是完全不同的交互范式。Anthropic在这件事上比OpenAI更早想明白了。第五，普通人可以写代码了。Vibe coding让编程不再是专业人士的专利。同时它也让专业程序员能写更多"本来不会被写出来"的软件——代码变得免费、临时、用完即弃。第六，LLM需要自己的GUI。现在跟LLM聊天有点像80年代在电脑上敲命令行。人其实不喜欢读文字，喜欢视觉化的信息。LLM应该用图像、动画、交互式应用来跟人沟通，而不只是吐文本。Google的Nano Banana是这个方向的早期探索。#K和他的AI同事#AI人工智能#ai#大模型#karpathy
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发布时间：2026-01-15 00:18全部评论
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