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宿迁网站建设报价,网站利润,沛县建设工程交易网,网络营销相关理论来源#xff1a;机器之心编辑#xff1a;杜伟2025 年还有 10 天就要结束#xff0c;这意味着是时候进行一波年终总结了。对于人工智能领域而言#xff0c;2025 年是大语言模型#xff08;LLM#xff09;快速演进、重磅事件密集出现的一年。就在昨天#xff0c;知名 AI 学…来源机器之心编辑杜伟2025 年还有 10 天就要结束这意味着是时候进行一波年终总结了。对于人工智能领域而言2025 年是大语言模型LLM快速演进、重磅事件密集出现的一年。就在昨天知名 AI 学者 Karpathy 列出了一份清单记录了他个人认为最重要、也多少有些出乎意料的「范式转变」。这些真正改变了行业格局、并在概念层面让 Karpathy 印象深刻的变化会落在哪些领域呢我们接下来一一来看以第一人称。可验证奖励强化学习RLVR2025 年初几乎所有实验室的 LLM 生产训练流程都像下面这样预训练类似 2020 年的 GPT-2/3监督微调SFT类似 2022 年的 InstructGPT基于人类反馈的强化学习RLHF约 2022 年这套流程稳定、可靠曾长期被视为「工业级 LLM」的标准做法。但在 2025 年一种新的阶段浮出水面并迅速成为事实上的标配可验证奖励强化学习Reinforcement Learning from Verifiable RewardsRLVR。RLVR 的核心做法是让模型在可自动验证的环境中接受强化学习训练比如数学题、代码题、逻辑谜题等。在这些环境中模型自发学会一些在人类看来非常像「推理」的策略它会把复杂问题拆解成中间步骤并反复试探、修正路径逐步逼近答案DeepSeek R1 的论文中有不少很好的例子。在以往的 SFT 或 RLHF 框架下这类「推理轨迹」是极难人为设计出来的。这是因为我们并不知道对模型而言什么才是「最优的思考过程」。而在 RLVR 中模型可以通过优化奖励函数自行摸索出对自己最有效的解题方式。此外与 SFT 和 RLHF 这种「计算量相对较小的薄层微调」不同RLVR 使用的是客观、难以被投机取巧的奖励函数这使得训练可以跑得非常久。结果就是RLVR 提供了极高的能力 / 成本比大量吞噬了原本准备用于预训练的算力。因此2025 年的大部分能力提升并不是来自模型规模的暴涨而是来自相似规模模型 更长时间的 RL 训练。这个阶段还带来了一个全新的「旋钮」通过在推理时生成更长的思考链条、投入更多测试时算力模型能力可以继续提升并呈现出新的 scaling law。OpenAI 的 o12024 年底是第一个明确展示 RLVR 思路的模型而 2025 年初的 o3则是那个让人直观感受到质变拐点的版本。幽灵 vs 动物锯齿状智能2025 年是我以及我认为整个行业第一次真正直觉性地理解了 LLM 智能的「形状」。我们并不是在「培育或进化动物」而是在「召唤幽灵」。LLM 的一切都和人类不同神经结构不同、训练数据不同、训练算法不同最关键的是优化目标完全不同。人类神经系统是为丛林生存、部落协作而优化的而 LLM 是为模仿人类文本、在数学谜题中拿分、在 LM Arena 里获得点赞而优化的。一旦某些领域具备可验证性RLVR 就会在这些区域「长出尖刺」。于是我们看到的是一种锯齿化jagged明显的能力分布它们可以在某些领域表现得像博学的天才同时又在另一些地方像困惑的小学生甚至轻易被 jailbreak 套走隐私数据。我很喜欢一张 meme人类智能是蓝色曲线AI 是红色曲线。它也提醒我们人类智能本身同样是锯齿状的只是形状不同。这也解释了我在 2025 年对基准普遍不当回事与不信任。问题在于基准测试本质上就是可验证环境因此天然容易被 RLVR 或弱化版本的「合成数据训练」所攻破。在现实中模型团队往往会在基准所在的嵌入空间附近「培育能力突起」把 jaggies 精准地长到测试点上。「在测试集上训练」已经演变成了一门艺术。那么问题来了如果一个模型碾压了所有基准却依然不是 AGI那意味着什么CursorLLM 应用的新一层Cursor 在 2025 年的爆发本身就很惊人但对我而言更重要的是它清晰地揭示了一种全新的 LLM 应用层。人们开始说「这是某某领域的 Cursor」。在我今年 YC 演讲中提到过像 Cursor 这样的 LLM 应用本质是在为特定垂直领域打包和编排 LLM 能力上下文工程context engineering在后台编排多次 LLM 调用形成越来越复杂的 DAG同时平衡成本与性能提供面向人的、领域专用的 GUI提供「自主性滑块」autonomy slider。2025 年围绕着一个问题出现了大量讨论这一层会有多厚LLM 实验室会不会吞掉所有应用还是说LLM 应用层依然有广阔空间我个人的判断是基础模型会趋向于「一个通用能力很强的大学毕业生」而真正把他们组织成专业团队、在具体行业中落地的会是应用层通过私有数据、传感器、执行器和反馈回路将模型组织并投入实际工作流程」。Claude Code住在你电脑里的 AIClaude CodeCC是我第一次觉得「这才像一个真正的 LLM Agent。」它以循环方式将推理与工具调用串联起来能持续解决长任务。更重要的是它运行在你的本地电脑上直接使用你的环境、数据和上下文。我认为 OpenAI 在这里判断失误了他们把 agent /codex 的重心放在云端容器、由 ChatGPT 统一调度而在一个能力锯齿、起飞缓慢的世界里更合理的顺序其实是先让 agent 成为开发者身边的伙伴。Claude Code 在这点上做对了并且用一个极其优雅、极简、极具说服力的 CLI 形态呈现出来。AI 不再只是一个你访问的网站而是一个住在你电脑里的小幽灵。这是一次全新的交互范式转变。Vibe Coding氛围编程2025 年是 AI 跨过某个关键门槛的一年人们可以只用英语构建复杂程序甚至忘记代码本身的存在。有趣的是「vibe coding」这个词最早只是我一条随手写的推文完全没想到会流传这么广。Vibe coding 让编程不再只是专业工程师的专利任何人都可以上手但同时它也让专业工程师可以写出大量原本永远不会被写出来的软件。在 nanochat 项目中我直接用 vibe coding 写了一个高效的 Rust BPE tokenizer我用它快速写了很多 demo 项目比如 menugen、llm-council、reader3、HN time capsule甚至为了定位一个 bug我会 vibe coding 一个临时应用用完即弃。代码变得不值钱、短暂存在、并可随意改写与丢弃。Vibe coding 在重塑软件形态之外也会重塑工作角色。Nano BananaLLM 的 GUIGoogle Gemini 的「Nano Banana」是 2025 年最让我震撼的模型之一。在我的世界观里LLM 是类似 1970–80 年代计算机的新一代通用计算范式因此我们必然会看到类似的演化路径个人计算微控制器认知核心Agent 网络类似互联网而在 UI/UX 层面「聊天」就像 80 年代的命令行。文本是计算机最偏好的表示形式但并不是人类最喜欢的输入方式。人们更喜欢视觉化、空间化的信息 —— 这正是 GUI 出现的原因。同理LLM 也应该用我们偏好的形式与我们交流图片、信息图、幻灯片、白板、动画、网页应用……Emoji 和 Markdown 只是最早期、最粗糙的尝试。那么谁会构建真正的 LLM GUI在我看来Nano Banana 是一个非常早期但重要的信号。它的意义不只在于图像生成而在于文本、图像与世界知识在同一模型中深度纠缠。最后总结2025 年是一个令人兴奋、也充满意外的大模型之年。LLM 正在显现出一种全新的智能形态它们既比我预期的聪明得多又比我预期的愚蠢得多。但无论如何它们已经极其有用而我认为行业甚至还没有发挥出它们 10% 的潜力。想法太多空间太大这个领域仍然是开放的。正如我今年在 Dwarkesh 播客中说过的那样我一方面相信进展会持续且迅猛另一方面也清楚还有大量艰苦而细致的工作要做。「系好安全带」接下来只会更快。原推链接https://x.com/karpathy/status/2002118205729562949阅读最新前沿科技趋势报告请访问欧米伽研究所的“未来知识库”https://wx.zsxq.com/group/454854145828未来知识库是“欧米伽未来研究所”建立的在线知识库平台收藏的资料范围包括人工智能、脑科学、互联网、超级智能数智大脑、能源、军事、经济、人类风险等等领域的前沿进展与未来趋势。目前拥有超过8000篇重要资料。每周更新不少于100篇世界范围最新研究资料。欢迎扫描二维码或访问https://wx.zsxq.com/group/454854145828进入。