以下文章来源于TOP创新区研究院 ，作者创新区研究组 TOP创新区研究院 . 创新区研究，就在TOP研究院。TOP研究院专注于全球创新区的一体化研究，从Talent(个人), Organization(组织), Place(区域)三大维度出发，通过"研究/连接/分享"，探索中国创新区的实践路径。 本文来自微信公众号： TOP创新区研究院 ，作者：TOP创新区研究院FTA Group，原文标题：《硅 谷预言，临港实践：首家年入10亿美金的"一人公司OPC"将如何诞生？》，题图来自：AI生成 2025年，你或许已经察觉到，身边的自由职业者正悄然增多。 而在美国旧金山的咖啡馆，或是上海临港，一种全新的商业形态正在悄然兴起： 寥寥数位员工，却能无缝连接全球市场，实现数百万营收，成为自主灵活、自带系统的"超级个体"。 正如Sam Altman去年所预言的那样，AI 时代会创造出一种全新的创业公司： 一个人的独角兽公司。 而且这样的公司就近在眼前 （2026~2028年） 。 Every的创始人Nathan Baschez更是提出了那句著名的判断：创业公司正在变得"更小、更快、更便 宜、也更奇特" （smaller, f ...

While many Gen Zers are struggling to land entry-level jobs thanks to AI, the same technology is also fueling a new wave of young billionaires. This year, the number of self-made billionaires under 30 hit an all-time high, as entrepreneurial young people have turned growing up with smartphones into billion-dollar startups. In 2025, there were more self-made billionaires in their 20s than ever before—about 13 people higher than from a previous record of 7—according to an analysis from Forbes.  And most h ...

新浪科技讯 12月23日下午消息，历经近一个月的社区征集与专业领域答主的联合推荐，知乎发布"年度 AI产品榜单"。其中，豆包、DeepSeek、Gemini、千问、知乎直答、Claude、ChatGPT、即梦、Cursor、 可灵成为"知友年度爱用"产品榜前十。 此外，知乎也联合15位专业领域答主，推出"专业答主联合推荐榜"，入选产品包括Cursor、Gemini、 ListenHub、Nano-banana、NotebookLM、OiiOii、Seede Al，覆盖代码编程、多模态创作、音频处理、 文档分析等多个前沿方向。 责任编辑：何俊熹 新浪科技讯 12月23日下午消息，历经近一个月的社区征集与专业领域答主的联合推荐，知乎发布"年度 AI产品榜单"。其中，豆包、DeepSeek、Gemini、千问、知乎直答、Claude、ChatGPT、即梦、Cursor、 可灵成为"知友年度爱用"产品榜前十。 此外，知乎也联合15位专业领域答主，推出"专业答主联合推荐榜"，入选产品包括Cursor、Gemini、 ListenHub、Nano-banana、NotebookLM、OiiOii、Seede Al，覆盖代 ...

炒股就看金麒麟分析师研报，权威，专业，及时，全面，助您挖掘潜力主题机会！ 来源：Barrons巴伦 最新一期'赵何娟Talk'里，李飞飞教授认为，从"语言生成"到"世界生成"，空间智能将在两年内迎来应 用级爆发——但AI永远只是工具，选择权应该始终在我们人类手里。 作者|赵何娟 一切进展都已经比一年前大家的预期要快了很多。李飞飞也在钛媒体这期'赵何娟Talk'里对话里透露， 从"语言生成"到"世界生成"，空间智能将在两年内迎来应用级爆发。 随着2025年渐入尾声，有着"AI教母"之称的斯坦福大学教授李飞飞，带着她创立的World labs迎来了一 波又一波的新进展，包括首款商用"世界模型"Marble的发布，这开始让大家终于意识到，原来"世界模 型"并非只是概念，而已经是真实有用的。 回想我第一次见李飞飞教授，已经可以追溯到2017年，在斯坦福大学教学楼内。那一年，刚刚定居硅谷 的陈天桥先生向我和其他几位老朋友介绍了李飞飞教授，他当时特别提到：这是美国最杰出的华人科学 家之一。那时，李飞飞教授发起的ImageNet行动还在如火如荼的进行。我也第一次在与飞飞教授的见面 和交流中学到了一个新的概念：为什么是数据集 ...

前段时间，Anthropic 正式发布了 Claude Sonnet 4.5，对它的定位是"世界上最好的编码模型"和"构建复杂智能体的最强模型"。 凭什么这么说呢，Anthropic 在客户测试中观察到，Claude 4.5 能连续专注干活超过 30 小时，而上一代的数据是 7 个小时。以前是代替 1 个程序员， 现在可以代替 4 个了呢。 更夸张的是，它能连续敲出约 11,000 行代码，快速搞出来一款聊天应用。我费劲工作一个月还不如 AI 轻松工作一天。好好好，既生我，何生 AI …… | | Claude | Claude | Claude | GPT-5 | Gemini | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | | Sonnet 4.5 | Opus 4.1 | Sonnet 4 | | 2.5 Pro | | | 77.2% | 74.5% | 72.7% | 72.8% GPT-5 | | | Agentic coding SWE-bench Verified | 82.0% | 79.4% | 80.2% | | 67.2% | | | with pa ...

他用"召唤幽灵"（Summoning Ghosts）而非"进化动物"(Evolving/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（Vibe Coding）"的兴起、本地化智能体的实用化趋势，以及大语言模型图形界面（LLM GUI）的演进进行 了详实的论述。他强调，虽然行业进步迅猛，但人类目前对这一新计算范式潜力的挖掘尚不足10%，未来的发展空间依旧极其广阔。 卡帕西揭示了一个冷酷却又充满希望的现实：我们正处于从"模拟人类智能"向"纯粹机器智能"跨越的临界点。随着RLVR等技术的普 及，2026年的AI竞争将不再局限于算力的军备竞赛，而是转向对"如何让AI高效思考"这一核心逻辑范式的深度挖掘。 以下为卡帕西年度回顾全文： 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。 在这份综述中，卡帕西 ...

2025年，注定是人工智能历史上被铭记的一年。 如果说2023年是「惊艳」（ChatGPT的横空出世），2024年是「迷茫」（在大模型落地的憧憬中探索），那么在Andrej Karpathy的笔下，2025则是「觉 醒」的一年。 Karpathy一直以来都是AI界的「顶流」布道者。 他的年终总结不仅仅是一篇技术回顾，更像是一部微缩的编年史，记录了LLM如何从「模仿人类的鹦鹉」进化到了「召唤理性的幽灵」。 他以极其敏锐的视角，捕捉到了AI进化的核心：RLVR（基于可验证奖励的强化学习）的崛起、Vibe Coding（氛围编码）的流行、以及那个令人深思的 哲学隐喻： 创造AI，我们到底是在制造一种新的物种，还是在召唤幽灵？ 这一次让我们剥茧抽丝，深度解析Karpathy提到的每一个范式转移。 穿过技术术语的迷雾，直抵智能进化的本质，呈现一个真实、疯狂且充满「参差感」的AI-2025年。 第一章：RLVR革命 从「讨好人类」到「追求真理」 在2025年之前，训练一个大语言模型（LLM）的通常包含三道工序： 1. 预训练（Pre-training）： 让模型阅读整个互联网，学会预测下一个token。这是「博学」的阶段 ...

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（RLVR） 2025 年初，几乎所有实验室的 LLM 生产训练流程都像下面这样： 这套流程稳定、可靠，曾长期被视为「工业级 LLM」的标准做法。 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） 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 Rewards，RLVR） 。 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 ...

文章转载自「赛博禅心」 Andrej Karpathy 在 X 上更新了一篇博客文章，回顾了 2025 年大模型发展。 在文章中，Karpathy 提到，2025 年，是 LLM 令人兴奋的一年。 LLM 正在作为一种全新的智能形态浮现，它们同时比我们预想的聪明得多，也比我们预想的蠢得多。 即便在当前的能力水平下，整个行业也远未实现其 10% 的潜力。 超 17000 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： 进群后，你有机会得到： 01 可验证奖励的强化学习（RLVR）， 与此同时，有太多的想法值得去尝试，从概念上看这个领域依然广阔开放。 正如我今年早些时候 在 Dwarkesh 播客中提到的 ，相信我们将继续见证快速而持续的进步，但同时仍有大量工作要做， 系好安全带。 以下是我个人认为最值得关注的几个「范式转变」，这些变化重塑了整个行业格局，也在概念上给我留下了深刻印象。 TLDR： ⬆️关注 Founder Park，最及时最干货的创业分享 成为新的训练主力 2025 年，可验证奖励的强化学习（RLVR）成为 LLM 训练的新主力环节； ...

鹭羽 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 2025都有哪些AI趋势，大神 卡帕西 的年终总结，正在火爆硅谷。 6大论断，硬核又颇有启发： 新范式、新应用、新模型……回首望去，过去一年大模型带来的变革让人兴奋。 然而卡帕西大胆预言： 大模型的潜力，才刚刚挖掘10%。 一切不过是刚刚开始…… 2025LLM年度回顾 为什么卡帕西认为大模型潜力只挖掘了10%？ 一方面展现出强大的推理能力，另一方面也暴露出潜在的理解缺陷 ，既让人兴奋又让人谨慎，具体包括： RLVR （可验证奖励强化学习） 成为训练新阶段 大模型不应被类比为动物智能 Cursor展现了大模型应用的Next Level Claude Code加速端侧智能体普及 Vibe Coding将重塑软件行业 Nano Banana重塑人机交互 RLVR成为训练新阶段 在年初之前，全世界的大模型都基本遵循以下训练范式： 而到了2025年，RLVR开始加入其中。 模型通过在可自动验证的奖励环境中进行强化学习训练，会自发地形成推理策略，比如将问题分解为中间计算、循环计算等，具体可参考 DeepSeek R1 。 而这些策略如果用旧范式其实极难实现，因为大模 ...