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网站建设 石家庄,ps培训机构排名,小程序怎么推广运营,seo推广多少钱AndrejKarpathy前几天发了一篇2025年LLM年度回顾。他是OpenAI联合创始人、前特斯拉AI总监#xff0c;也是全球最有影响力的AI研究者之一。这篇文章里有6个观点#xff0c;每一个都理解得非常深刻。强烈推荐大家看看。 第一: 训练方法彻底变了 2025年之前#xff0c;训练一…AndrejKarpathy前几天发了一篇2025年LLM年度回顾。他是OpenAI联合创始人、前特斯拉AI总监也是全球最有影响力的AI研究者之一。这篇文章里有6个观点每一个都理解得非常深刻。强烈推荐大家看看。第一: 训练方法彻底变了2025年之前训练一个好用的大模型基本是三步走。预训练、监督微调、人类反馈强化学习。这个配方从 2020年用到现在稳定了5年。2025年多了关键的第四步: RLVR。全称是Reinforcementfrom VerifiableLearningRewards翻译过来就是可验证奖励的强化学习。什么意思?简单说就是让模型在有标准答案的环境里反复练习。比如数学题答案对就是对错就是错不需要人来打分。代码也一样能跑通就是能跑通。这和之前的训练有什么本质区别?以前的监督微调和人类反馈本质上是照葫芦画瓢人给什么样本模型学什么样本。但RLVR不一样它让模型自己摸索出解题策略。就像学游泳之前是看教学视频模仿动作现在是直接扔水里只要你能游到对岸怎么划水我不管。结果呢?模型自己悟出了看起来像推理的东西它学会了把大问题拆成小步骤学会了走错路时回头重来。这些策略如果靠人类标注示范根本标不出来因为人自己也说不清正确的思考过程长什么样。这个变化带来一个连锁反应算力的分配方式变了。以前大部分算力砸在预训练阶段现在越来越多算力用于RL阶段。模型的参数规模没怎么涨但推理能力飙升。OpenAl的o1是这条路的起点o3 是真正让人感觉到不一样的拐点。最近两年大家都可以看到AI的发展有多快我国超10亿参数的大模型在短短一年之内已经超过了100个现在还在不断的发掘中时代在瞬息万变我们又为何不给自己多一个选择多一个出路多一个可能呢与其在传统行业里停滞不前不如尝试一下新兴行业而AI大模型恰恰是这两年的大风口整体AI领域2025年预计缺口1000万人其中算法、工程应用类人才需求最为紧迫学习AI大模型是一项系统工程需要时间和持续的努力。但随着技术的发展和在线资源的丰富零基础的小白也有很好的机会逐步学习和掌握。【点击蓝字获取】【2025最新】AI大模型全套学习籽料可白嫖LLM面试题AI大模型学习路线大模型PDF书籍640套AI大模型报告等等从入门到进阶再到精通超全面存下吧还有个新玩法推理时也能花更多算力。让模型想久一点生成更长的推理链条效果就更好。这相当于多了一个调节能力的旋钮。第二: 我们终于搞懂了 AI 是什么形状的聪明Karpathy 用了一个很妙的比喻我们不是在养动物而是在召唤幽灵。人类的智能是进化出来的优化目标是在从林里让部落活下去。大模型的智能是训练出来的优化目标是模仿人类文本、在数学题里拿分、在评测榜单上刷分。优化目标完全不同出来的东西当然也完全不同。所以 AI的智能是参差不齐的英文叫jaggedintelligence。它可以在某些领域表现得像全知全能的学者同时在另一些领域犯小学生都不会犯的错。上一秒帮你推导复杂公式下一秒被一个简单的越狱提示骗走你的数据。为什么会这样?因为哪个领域有可验证的奖励模型在那个领域就会长出尖刺。数学有标准答案代码能跑测试所以这些领域进步飞快。但常识社交、创意这些领域什么是对很难定义模型就没法高效学习。这也让Karpathy 对基准测试失去了信任。道理很简单测试题本身就是可验证环境模型完全可以针对测试环境做优化。刷榜变成了一门艺术。所有基准都刷满了但离真正的通用智能还差得远这是完全可能发生的事。第三: LLM 应用层浮出水面今年火得一塌糊涂。但 Karpathy 认为Cursor它最大的意义不是产品本身而是证明了LLM应用这个新物种的存在。大家开始讨论X领域的Cursor这说明一种新的软件范式成立了。这类应用做什么?第一做上下文工程把相关信息整理好喂给模型。第二编排多个模型调用后台可能串了一堆 API 调用平衡效果和成本。第三提供专业场景的界面让人类能在关键节点介入。第四给用户一个自主程度滑杆你可以让它多干点也可以让它少干点。有个问题被讨论了一整年这个应用层有多厚?模型厂商会不会把所有应用都吃掉?Karpathy的判断是模型厂商培养的是有通用能力的大学毕业生但LLM应用负责把这些毕业生组织起来、培训上岗变成能在具体行业干活的专业团队。数据、传感器、执行器、反馈循环这些都是应用层的活。第四: AI 搬进了你的电脑Claude Code 是今年最让Karpathy 印象深刻的产品之一。它展示了 AI 智能体应该长什么样能调用工具、能做推理、能循环执行、能解决复杂问题。但更关键的是它跑在你的电脑上。用你的环境你的数据、你的上下文。Karpathy认为OpenAI 在这里判断失误了。他们把Codex和智能体的重心放在云端容器里从 ChatGPT 去调度。这像是在瞄准AGI 终局,但我们还没到那一步。现实是AI的能力还是参差不齐的还需要人类在旁边看着、配合着干活。把智能体放在本地和开发者并肩工作才是当下更合理的选择。Claude Code 用一个极简的命令行界面做到了这一点。AI不再只是你访问的一个网站而是住在你电脑里的一个小精灵。这是一种全新的人机交互范式。第五: Vibe Coding 起飞了2025 年AI 的能力跨过了一个门槛。你可以纯用英语描述需求让它帮你写程序完全不用管代码长什么样。Karpathy 随手发了条推特给这种编程方式起了个名字叫 vibe coding结果这个词火遍全网。这意味着什么?编程不再是专业程序员的专利普通人也能做。这和过去所有技术的扩散模式都不一样。以前新技术总是先被大公司、政府、专业人士掌握然后才慢慢下沉。但大模型反过来普通人从中受益的比例远超专业人士。不只是让不会编程的人能编程。对会编程的人来说很多以前不值得写的小程序现在都值得写了。Karpathy 自己就用 vibe coding 做了一堆项目。用Rust 写了个定制的分词器、做了好几个工具类 App、甚至写了一次性的程序只为找一个 bug。代码突然变得廉价、即用即弃、像草稿纸一样随便写。这会彻底改变软件的形态和程序员的工作内容。第六: 大模型的图形界面时代要来了Google的Gemini Nano Banana 是今年最被低估的产品之一。它能根据对话内容实时生成图片: 信息图、动画把回复画出来而不是写出来。Karpathy把这件事放到更大的历史脉络里看大模型是下一个重大计算范式就像70年代、80年代的计算机一样。所以我们会看到类似的演进路径。现在和大模型聊天有点像80年代在终端敲命令。文字是机器喜欢的格式但不是人喜欢的格式。人其实不爱读文字读文字又慢又累。人喜欢看图、看视频、看空间布局。这就是传统计算机为什么要发明图形界面。大模型也需要自己的GUI。它应该用我们喜欢的方式跟我们说话图片、幻灯片、白板、动画、小应用。现在的Emoji和Markdown 只是初级形态帮文字化个妆。真正的 LLM GUI 会是什么样?Nano Banana 是一个早期暗示。最有意思的是这不只是图像生成的事。它需要把文本生成、图像生成、世界知识全部绞在一起在模型权重里融为一体。Karpathy 的总结是这样的。2025 年的大模型比他预期的聪明也比他预期的蠢。两者同时成立。但有一点很确定即使以现在的能力我们连10%的潜力都没挖掘出来。还有太多想法可以试整个领域感觉是敞开的。他相信进步会继续飞速推进同时也相信还有大量的工作要做。两件事并不矛盾。2026年系好安全带继续加速吧。最近两年大家都可以看到AI的发展有多快我国超10亿参数的大模型在短短一年之内已经超过了100个现在还在不断的发掘中时代在瞬息万变我们又为何不给自己多一个选择多一个出路多一个可能呢与其在传统行业里停滞不前不如尝试一下新兴行业而AI大模型恰恰是这两年的大风口整体AI领域2025年预计缺口1000万人其中算法、工程应用类人才需求最为紧迫学习AI大模型是一项系统工程需要时间和持续的努力。但随着技术的发展和在线资源的丰富零基础的小白也有很好的机会逐步学习和掌握。【点击蓝字获取】【2025最新】AI大模型全套学习籽料可白嫖LLM面试题AI大模型学习路线大模型PDF书籍640套AI大模型报告等等从入门到进阶再到精通超全面存下吧