Karpathy清單揭示2025大模型三大顛覆與智能陷阱

2025年眼看就要收尾，AI圈的年終總結(jié)直接炸場了！

OpenAI元老、前特斯拉AI負(fù)責(zé)人安德烈·卡帕西（Andrej Karpathy）曬出的年終大模型清單，一發(fā)布就引爆全網(wǎng)，近兩百萬網(wǎng)友蹲點圍觀。

這位曾入選MIT 35歲以下科技創(chuàng)新榜單的大佬，總結(jié)里沒有半句廢話，全是重塑行業(yè)格局的“范式級突破”。咱們今天就用大白話拆透，看看今年的AI到底藏著哪些真本事，又有哪些坑要避。

講真，2025年大模型的核心提升，壓根不是模型體量變大，而是訓(xùn)練路子換了——可驗證獎勵強化學(xué)習(xí)（RLVR）直接頂替了之前的RLHF，成了行業(yè)通用玩法。

以前訓(xùn)練大模型，全靠人類標(biāo)注員打分，不僅費錢又慢，遇到數(shù)學(xué)推理這種復(fù)雜活，壓根教不會。

但RLVR就聰明多了，它讓模型在數(shù)學(xué)題、代碼題這些有標(biāo)準(zhǔn)答案的“題庫”里自己刷題，拆解步驟、試錯修正，慢慢摸出最優(yōu)解題思路，這種思考過程，人類想手動設(shè)計都難。

更關(guān)鍵的是，RLVR的評分標(biāo)準(zhǔn)客觀又難作弊，能讓模型長時間“刷題”修煉。

哪怕是和以前規(guī)模差不多的模型，練久了能力也能翻倍，性價比直接拉滿，甚至把原本用來做預(yù)訓(xùn)練的算力都搶著用。

OpenAI去年底的o1模型先露了手，今年初的o3版本直接迎來質(zhì)變，成了RLVR落地的標(biāo)桿，能力提升肉眼可見。

不是真懂推理，甚至用隨機(jī)獎勵、錯誤標(biāo)簽訓(xùn)練，某些模型也能漲分，換個新場景就歇菜，泛化能力還得再觀察。

這也印證了Karpathy說的“鋸齒智能”——現(xiàn)在的AI就是個偏科生，可驗證領(lǐng)域是天才，換個場景可能就變笨蛋，就像有工程師說的，AI能解復(fù)雜難題，卻可能在簡單常識題上翻車。

不知道你有沒有發(fā)現(xiàn)，2025年AI Agent算是徹底火出圈了，但真正能打的，反而不是云端巨頭，而是扎進(jìn)你電腦里的“小幽靈”。

Karpathy在清單里重點夸了Claude Code，說它是第一個讓他覺得“像真Agent”的工具。

和OpenAI把Agent放在云端調(diào)度不同，Claude Code直接裝在你電腦里，能用你的本地環(huán)境、數(shù)據(jù)，循環(huán)串聯(lián)推理與工具調(diào)用。

再難的長周期任務(wù)都能啃下來，極簡的操作界面更是戳中開發(fā)者痛點。

這種貼身干活的定位，比云端Agent更懂實際需求，用著也更順手。

但Karpathy也沒盲目吹，他10月在播客里直言，現(xiàn)在的Agent還有三大短板：不會持續(xù)學(xué)習(xí)、不能真正多模態(tài)、操作電腦的能力還差得遠(yuǎn)，要想達(dá)到能“雇傭”的水平，至少還得等十年。

這就像自動駕駛，從90%可靠度沖到99.9999%，每多一個9，都要付出天大的努力。

Agent爆火的同時，也帶火了Karpathy隨口創(chuàng)造的“Vibe Coding（氛圍編程）”。

現(xiàn)在不用死磕代碼，用英語就能搭復(fù)雜程序，連Meta、谷歌這些大廠的工程師，都開始用這種方式干活——先寫好測試，再讓AI生成代碼，效率直接翻倍。

普通人能上手編程，工程師能快速趕demo、臨時排bug，代碼徹底變“廉價”了，用完就能丟，軟件形態(tài)和職場角色都在跟著變天。

12月4日的技術(shù)報告顯示，Nano Banana Pro已經(jīng)在生命科學(xué)領(lǐng)域落地用起來了，能生成精準(zhǔn)的解剖圖、代謝路徑圖，還能合成醫(yī)學(xué)影像幫科研人員訓(xùn)練模型，省了不少時間。

從另一個角度看，Nano Banana也是Gemini家族多模態(tài)路線的極致體現(xiàn)。

2025年的大模型，就是個“偏科天才”——靠RLVR實現(xiàn)能力躍遷，在可驗證領(lǐng)域能封神，卻在常識題上可能翻車；Agent和氛圍編程改變了工作方式，卻還沒成熟到能“打工”。

Karpathy說行業(yè)潛力才發(fā)揮10%，這話一點不假。現(xiàn)在的AI就像剛學(xué)會走路的孩子，未來十年會慢慢融入每份工作、每種生活，咱們能做的，就是跟上節(jié)奏，別被時代甩在身后！