Andrej Karpathy 刚刚发布的 2025 LLM 回顾，大概是我今年看过最通透的行业分析。
没有制造焦虑，没有盲目吹捧。他只是很平静地把我们正在经历的技术变革，拆解成了几个清晰的心理模型。与其被营销号带着跑，不如听听这位顶尖从业者怎么说。
整理了几个对普通人最有参考价值的观点：
1. 程序员角色的实质性转变：Vibe Coding
这是一个很棒的新词。
Karpathy 认为，编程正在从“编写”转向“确认”。
过去： 我们关注语法、变量名、缩进，我们在做“施工”。
现在： 代码变成了某种“一次性”的中间产物。你只需要用自然语言给 AI 一个指令（Vibe/氛围），它负责生成和执行。
核心变化： 人类从Writer（写作者）变成了Manager（管理者）。我们不再需要对每一行代码负责，但我们需要对“最终结果”和“需求描述”负责。这其实对人的逻辑构建能力要求更高了。
2. 建立正确的心智模型：Jagged Intelligence（锯齿状智力）
很多人对 AI 失望，是因为把 AI 当作了“更聪明的人”。
但 Karpathy 提醒我们，AI 是处于完全不同维度的“心智空间”。
它的能力是锯齿状的：它可能精通高等数学（高点），却数不清单词里有几个字母（低点）。
接受这种“参差感”。不要用人类的全面性去苛求它，而是学会利用它的长板。把它当做一个“有某种缺陷的超级天才”去协作，效率会高很多。
3. 我们仍处于早期
尽管 DeepSeek R1 和 OpenAI o3 带来的推理能力提升（RLVR）让人惊叹，但 Karpathy 认为我们连 LLM 10% 的潜力都没挖掘出来。
目前的交互方式（打字聊天）依然很原始，未来的计算范式会更隐形、更流畅。
? 写在最后：
看完这篇分享，我最大的感受反而是平静。
AI 不会直接淘汰人，但它正在筛选人。
筛选的标准不再是谁记住了更多语法，而是谁能更快地适应这种 Vibe Coding 的协作流——敢于放权给 AI，同时又有能力为结果兜底。
这种“松弛感”，可能才是 AI 时代最高级的竞争力。
#小红书科技AMA
#OpenAI
#年终复盘
#认知升级#程序员
#学习笔记
#科技趋势
#人工智能就业
#人工智能未来
#人工智能发展
没有制造焦虑，没有盲目吹捧。他只是很平静地把我们正在经历的技术变革，拆解成了几个清晰的心理模型。与其被营销号带着跑，不如听听这位顶尖从业者怎么说。
整理了几个对普通人最有参考价值的观点：
1. 程序员角色的实质性转变：Vibe Coding
这是一个很棒的新词。
Karpathy 认为，编程正在从“编写”转向“确认”。
过去： 我们关注语法、变量名、缩进，我们在做“施工”。
现在： 代码变成了某种“一次性”的中间产物。你只需要用自然语言给 AI 一个指令（Vibe/氛围），它负责生成和执行。
核心变化： 人类从Writer（写作者）变成了Manager（管理者）。我们不再需要对每一行代码负责，但我们需要对“最终结果”和“需求描述”负责。这其实对人的逻辑构建能力要求更高了。
2. 建立正确的心智模型：Jagged Intelligence（锯齿状智力）
很多人对 AI 失望，是因为把 AI 当作了“更聪明的人”。
但 Karpathy 提醒我们，AI 是处于完全不同维度的“心智空间”。
它的能力是锯齿状的：它可能精通高等数学（高点），却数不清单词里有几个字母（低点）。
接受这种“参差感”。不要用人类的全面性去苛求它，而是学会利用它的长板。把它当做一个“有某种缺陷的超级天才”去协作，效率会高很多。
3. 我们仍处于早期
尽管 DeepSeek R1 和 OpenAI o3 带来的推理能力提升（RLVR）让人惊叹，但 Karpathy 认为我们连 LLM 10% 的潜力都没挖掘出来。
目前的交互方式（打字聊天）依然很原始，未来的计算范式会更隐形、更流畅。
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看完这篇分享，我最大的感受反而是平静。
AI 不会直接淘汰人，但它正在筛选人。
筛选的标准不再是谁记住了更多语法，而是谁能更快地适应这种 Vibe Coding 的协作流——敢于放权给 AI，同时又有能力为结果兜底。
这种“松弛感”，可能才是 AI 时代最高级的竞争力。
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