开放、协作、共享的社区生态成为推动 AI 浪潮奔涌向前的核心动力。正是在这样的背景下，一个能够 汇 聚 顶 尖 智 慧 、 提 供 全 方 位 支 持 、 连 接 创 造 者 与 使 用 者 的 平 台 ， 显 得 至 关 重 要 。 魔 搭 社 区 （ModelScope） 正是顺应这一需求而发展的。 6 月 30 日，首届魔搭开发者大会在北京举办。自 2022 年 11 月初成立以来，历经两年多高速发展， 社区已汇聚超 500 家贡献机构，托管的开源模型数量已超 7 万个，增长超 200 倍，用户数量从 2023 年 4 月的 100 万扩展至如今 1600 万，增长约 16 倍。 机器之心报道 编辑：+0 此刻我们正处在什么样的时代？是姚顺雨笔下的「AI 的下半场」，是 Andrej Karpathy 定义的「软件 3.0 时代」，也是一个创造者与 AI 协同进化，重新定义「可能」的时代。 层出不穷的创新模型以前所未有的速度涌现，深刻地改变着世界的每一个角落。对于开发者而言，这既 是充满无限机遇的黄金时代，也带来了前所未有的挑战： 如何紧跟技术前沿，高效地获取、使用并创 造 AI 模型？ 魔搭社区已形成 ...

不在 OpenAI 的 Andrej Karpathy，始终是传说。 近日，Karpathy 受邀在 YC AI 创业学校活动发表演讲，一经发布，全球网友就like开始学习。 这是一场看似松散、其实处处埋点的演讲。 Karpathy 精心准备了 PPT，对整个演讲内容进行了编排：这像是一次编程语言进化史的讲解，从软件 1.0 的时代开始讲起，到以「喂数据」为核心的。到 了 3.0 则是「对模型说咒语」。 他再一次强调了「LLM 是新操作系统」，并进一步延伸到了 AI 与人类相似的心理特征，最终得出结论：AI 应该增强人类，而非替代人类。 这是他对 LLM 时代的理解，也是一个研究者和 builder 的技术世界观。它不再是激情澎湃的预测，而是一个自我梳理后交出的分享：语言正在变成控制系 统，而我们，而每个人都拥有语言接口的一部分。 因为演讲内容过于丰富，我们将它浓缩成了一套「金句卡片」：一句话锚点 + 一段解释，希望你能像翻读卡片一样，直击中心，也许哪一句就能成为你 下一个创造的起点。 Karpathy 讨论了两种对于 LLM 的比喻：电网和芯片工厂。LLM 的发展类似于电网，需要巨大的资本支出（CapEx） ...

"2025年将是智能体之年"几乎已经成为科技圈的共识。 Andrej Karpathy却对这股热潮提出了截然不同的看法。 在最近的旧金山AI Startup School主题演讲中，这位OpenAI创始成员、曾领导特斯拉Autopilot视觉团队的AI专家，对当前AI创业路径提出了两个核心看法： 第一，我们应对AI的未来抱有"十年的耐心"。他直言，每当看到"2025年将是智能体之年"这样的炒作时都会感到担忧，并强调这更将是一场需要"十年的长跑"。自 动驾驶就是例证：2013年的完美演示，12年后仍是未竟之业。一个惊艳的技术演示与一个能在现实世界中达到极致可靠性的产品之间，存在着极其漫长的鸿沟。 第二，当下应专注于打造"钢铁侠战衣"式的增强工具，而非追求全自动化的"机器人"。考虑到LLM仍然"易于犯错"的现实，更明智的做法是开发能让人类高效监督 和验证AI工作的部分自治产品。 为了说明当前我们面临的巨大变革，Karpathy系统性地提出了软件演进的三阶段理论——从人类编写代码的1.0时代，到神经网络权重的2.0时代，再到以自然语言为 编程接口的3.0时代。 他将大语言模型比作一种全新的操作系统：LLM充当"CP ...

梦晨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 大神 Karpathy 爆火演讲完整视频公开，被无数网友列为 2025必听/必看 。 这段在YC AI创业学校活动的演讲，受众不仅AI研究者和开发者，Karpathy还引用了许多流行文化和电影来讲解他的观点，让许多非技术背 景的观众也受益匪浅。 开场他就扔出一个重磅观点：软件在过去70年基本没怎么变过，但最近几年却连续经历了两次根本性变革。 Karpathy回忆道，"当初很多人觉得神经网络就是个分类器，跟决策树差不多，真正的巨变发生在大模型出现后。 以前的神经网络都是固定功能的机器，比如AlexNet只能做图像识别。但大模型不一样，它们是 可编程的 ！你的提示词（prompt） 就是程序，而且还是用英语（或其他自然语言）写的。 这就是Karpathy提出的 软件3.0——用自然语言编程大模型的新时代 。 而这一点，他在ChatGPT刚发布2个月的时候就已预见。 大模型的三重属性：工具、工厂与操作系统 演讲中最让人眼前一亮的，是Karpathy对大模型本质的洞察。他认为大模型同时具备三种看似矛盾的属性。 工具属性： 像OpenAI、谷歌、Anthropic等 ...

机器之心报道 机器之心编辑部 回顾 OpenAI 的早期成员，奥特曼成为 AI 浪潮的掌舵人之一，Ilya Sutskever 致力于探索 AI 安全的理想边界，而 Andrej Karpathy 则走上了一条「建造 并分享」的道路。 他痴迷于用代码将 AI 蓝图变为现实，又乐此不疲地把建造过程做成公开课分享给世界。 所以，当他人在构建一家伟大的公司时，Karpathy 同时在构建着 AI 应用与下一代的 AI 建设者。 6 月 17 日，Andrej Karpathy 在 YC AI Startup School 活动中发表了约 40 分钟的演讲，主题为《Software in the era of AI》。 视频链接： https://www.youtube.com/watch?v=LCEmiRjPEtQ Andrej 结合他在斯坦福、OpenAI 和特斯拉的工作经验，洞察到一个转变正在发生——软件正在再次经历变革。我们已经进入了「 软件 3.0」时代，在这 个时代， 自然语言成为新的编程接口，而模型则完成剩下的工作。 他探讨了这一转变为开发者、用户以及软件设计本身带来了什么，并指出我们不仅仅是在使用新工 ...

6月19日消息，日前在YC人工智能创业学校2025年的闭门课上，AI技术大神、OpenAI联合创始人安德烈·卡帕西称，软件3.0正在把传统 编程逼至墙角，程序员们要么学会用提示词"编程"，要么转行去卖提示词生成器。 卡帕西指出，软件3.0正以"提示词即程序"的范式颠覆传统编程—它并非简单叠加手工代码与机器学习，而是通过大语言模型的多重属 性，将提示词与系统设计、模型调优融合为新生产力。 问题在于，当前大模型存在"锯齿状智能"（高难度任务与常识判断的能力断层）和"顺行性遗忘"（对话记忆局限）两大缺陷，需通过系 统提示学习等方式划定能力边界。 他强调，实现人机协作的关键在于"部分自主性"框架：既需像"钢铁侠战甲"那样通过自主性调节器来平衡AI自主决策与人类信任，又要 重构开发生态，而智能体作为连接人类与计算机程序的"双语翻译官"，正推动开发范式从"人适应机器"转向"机器适应人"。 01 软件3.0：提示词即程序的生态重构 卡帕西在演讲中展示的 "软件世代进化图谱" 颇具看点：他将软件发展划分为三个阶段—手工敲代码的"软件1.0"、靠机器学习训练模型 的"软件2.0"，以及提示词驱动的"软件3.0"。但这并非和平共 ...

播客内容由 Listenhub 生成 Andrej Karpathy 昨天在 YC 的旧金山创业大会上发表了一场 40 分钟的演讲。 软件行业正在经历的范式转变。介绍了软件从传统编码（软件 1.0）到神经网络（软件 2.0）的演变，并着重 阐述了由大型语言模型（LLMs）驱动的软件 3.0 时代。 他认为， 我们应该专注于构建"钢铁侠战甲"（增强工具），而不是"钢铁侠机器人"（完全自主Agent） 这些 产品应具备自定义 GUI 和用户体验，以加速人类的生成-验证循环，同时仍提供自主性滑块，允许产品随时间 变得更加自主。 软件开发范式1.0、2.0和3.0的定义是什么 软件 1.0：传统代码 定义和构成： 软件1.0是程序员用诸如Python、C++等编程语言直接编写的明确指令12。每一行代码都是程 序员为计算机设定的具体任务指令，使其在数字空间中执行特定功能12。它是我们所熟悉的"经典软件栈"2。 编程方式： 人类通过编写源代码（例如.cpp文件）来直接编程23。源代码随后被编译成可执行的二进制文件 3。 代码库示例： GitHub可以被视为软件1.0代码的"地图"或等同物，展示了所有这些通过指令编写的代码 ...

作者｜Andrej Karpathy 编译｜冬梅 策划｜Tina 编者按： 近日，在旧金山 AI 创业学校的讲台上，曾任职斯坦福大学、OpenAI 和特斯拉的 AI 领袖 Andrej Karpathy，以一种横跨学术与产业的独特视角，揭示了一场 正在重塑技术世界的范式转移。 Andrej 看到了一场"编程革命"正在发生。随着 AI 技术的发展，软件编程已经进入了 "3.0 时代"，自然语言取代传统代码成为核心编程接口，大模型则承担起 过去需要人工编写的复杂逻辑。 Andrej 指出，这一转变远非简单的工具迭代。当开发者通过日常语言指令即可驱动系统，当用户的需求能直接转化为机器可执行的意图时，我们实际上是在 构建一种"新型计算机"。这种计算机不再依赖精确的语法规则，而是以概率化、语义化的方式理解世界——就像人类一样。 这种进化对开发者来说是一件好事，这意味着编程门槛的消弭。对用户来讲更是好事，因为能让交互方式彻底解放，人机协作再也没有语言层面的障碍。正 如 Andrej 所强调的：我们正站在人机关系的历史转折点上，未来的软件将不再是冷冰冰的工具，而是能理解、推理甚至主动协作的智能伙伴。 这场变革的 深度，或许 ...

生成式AI 一、 谷歌Gemini 2.5 正式 版 三箭齐发，首次亮相Flash-Lite 1. 谷歌发布Gemini 2.5全系列模型，其中Flash-Lite版本速度最快、性价比最高，输入仅0.1 美元/百万token； 2. Gemini 2.5在玩宝可梦游戏时展现类人行为，生命值低时会"恐慌"导致推理能力下降； 3. 2.5系列采用稀疏MoE架构，原生支持多模态和百万级token长文本，性能全面超越前代。 https://mp.weixin.qq.com/s/cIfKxjMYxSDnlFLqrA8HlQ 二、 微软分享三大王炸算法：突破大模型推理瓶颈，性能大涨 1. 微软发布三大创新算法rStar-Math、LIPS和CPL，通过蒙特卡洛树搜索和代码增强CoT等 方法突破大模型推理瓶颈； 2. rStar-Math通过自我进化和Python代码验证提升数学推理质量，LIPS结合符号工具和大 模型实现数学证明策略优化； 3. CPL算法通过高层次抽象计划空间搜索和Step-APO学习关键步骤，显著提升模型跨任务 泛化能力。 https://mp.weixin.qq.com/s/egkefqwjc9_3 ...

Andrej Karpathy 在 YC AI 创业营的演讲火了。 「我们并非处于智能体之年，而是身处智能体的十年时代。」 从软件和大模型发展开始讲起，阐述了今天做软件开发需要具备什么样的技能，以及 LLM 时代，新的交互和人机关系。 以及，如何真正迈向软件 3.0 时代——提示词即应用的时代。 虽然官方还未发布现场视频，但 Latent Space 对推特上相关推文进行了整理，基本上整理出来了 PPT 的完整内容。我们第一时间进行了编译处理。 第一天的 YC AI Startup School 还有其他一些嘉宾的精彩分享，Sam Altman、李飞飞、马斯克和 Aravind Srinivas 等人的观点，我们一并整理了放在文中。 TLDR: 超 6000 人的「AI 产品市集」社群！不错过每一款有价值的 AI 应用。 邀请从业者、开发人员和创业者，飞书扫码加群： 不同于我之前对软件 2.0 图表的修改方式， Andrej 此次推出了全新的示意图，展示了软件 1.0、2.0、3.0 交错共存的状态，并指出「软件 3.0 正在取代 1.0/2.0」，且「大量软件将被重写」。 01 软件 3.0： 提示词即软件 ...