Karpathy 2025年AI与LLM潜力复盘：还有10%未被发掘
（图片来自网络）
【新智元导读】Andrej Karpathy这位AI界“顶流布道者”发布2025年LLM年度回顾，指出行业还没发挥出大语言模型（LLM）潜力的10%！2025年AI发展呈现“觉醒”趋势，Karpathy的复盘如编年史，展现LLM进化与潜力空间。
第一章：RLVR革命——从“讨好人类”到“追求真理”
在2025年之前，大语言模型训练流程为：预训练（博学）→ 监督微调（懂事）→ 人类反馈强化学习（RLHF，讨好）。但RLHF存在“阿谀奉承”问题，Karpathy指出其训练模型更像“模仿人类”，而非“真正推理”。
- RLVR（基于可验证奖励的强化学习）崛起，通过代码/数学验证等客观奖励训练模型，解决“阿谀奉承”问题。
- 未来AI应用根据问题难易度动态调整“推理时间”，简单问题秒回，复杂问题消耗算力。
第二章：哲学分野——造“动物”还是“幽灵”？
Karpathy抛出“Animals vs. Ghosts”议题：我们现在造的是“幽灵”而非“动物”。LLM无状态、无持续意识，训练数据源于人类文本，与人类交流是“镜像互动”。
- 幽灵智能：无状态、无持续意识，训练数据是“人类语言碎片蒸馏”。
- 恐怖谷效应：LLM通过文本模式模仿人类反应，而非真正情感。
第三章：Vibe Coding——编程变“玄学”
Vibe Coding让程序员从“工匠”“炼丹师”变为“产品经理”，放弃代码细节，用自然语言描述意图，让AI生成实现。Prompt描述审美与验收，AI负责逻辑。
- MenuGen项目展示零代码开发，程序员给指令，AI生成代码。
- 工具对比：Cursor（IDE派）与Claude Code（终端派），Agent成为“勤奋实习生”。
第四章：范式转移——GUI的终结与新生
Google Gemini Nano Banana等模型让LLM以图像、动画等形式与人类对话，不再以文本为主，“文本是计算机喜欢的，不是人类”。LLM界面需向图像、信息图等变革。
- nano banana模型演示图像化交互，生成“香蕉化”图像，引发范式转变讨论。
- 人类智力“参差感”：模型在熟悉领域（如代码）表现出神，陌生领域（如日常知识）表现笨拙。
结语：潜力待挖掘
Karpathy总结2025年是LLM“觉醒”的一年，但行业未发挥其潜力的10%，LLM智能形态独特（参差感、幽灵智能），仍需探索与完善，未来仍广阔。
（声明：该内容经AI精编）
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