大模型的2025：6个关键洞察

除了技术路径的更迭，卡帕西还对智能的本质提出了深刻见解。 在这份综述中，卡 帕西详尽地剖析了过去一年中大语言模型 （LLM） 领域发生的底层范式转移。他指出，2025年标志着AI训练哲学从 单纯的"概率模仿"向"逻辑推理"的决定性跨越。 这一转变的核心动力源于可验证奖励强化学习 （RLVR） 的成熟，它通过数学与代码等客观反馈环境，迫使模型自发生成类似于人类思 维的"推理痕迹"。卡帕西认为，这种长周期的强化学习已经开始蚕食传统的预训练份额，成为提升模型能力的新引擎。 北京时间12月21日，OpenAI创始人之一、AI大神安德烈·卡帕西（Andrej Karpathy）发布了名为《2025年大语言模型年度回顾》（2025 LLM Year in Review）的年度深度观察报告。 他用"召唤幽灵" （Summoning Ghosts） 而非"进化动物" ( E volving/growing Animals) 来比喻当前AI的成长模式，解释了为何当前的大语 言模型会展现出"锯齿状"的性能特征——在尖端领域表现如天才，却在基础常识上可能如孩童般脆弱。 此外，卡帕西也对"氛围编程 （ Vi be Coding） " ...