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2025年大模型五大范式变革：你以为的AI，其实是个“幽灵”

AI大神Andrej Karpathy最近发布了《2025年大模型年度回顾》，一口气梳理了这一年里最值得关注的五大技术变革。2025年的大模型发展路径，比我们预想的更加“反直觉”。

今天，就带你一起拆解这五大变化，看看大模型到底在往什么方向“进化”——或许它根本不是你想的那种“智能”。

一、RLVR：大模型学会“真正思考”的秘密武器

过去几年，训练一个大模型的经典流程大概是这样的：

预训练（像GPT-3）→ 监督微调（InstructGPT）→ 基于人类反馈的强化学习（RLHF）。

但2025年，这个流程被彻底打破了。

RLVR（基于可验证奖励的强化学习）成为新的核心阶段。简单说，就是让大模型在数学题、代码题这类能自动评判的环境里，通过“试错-奖励”机制自发学习解题策略。

结果呢？

模型竟然自己学会了“分步骤推理”“反复验算”“回溯思考”这些人类解题时的思维模式。

举个例子：DeepSeek R1就展示过这种能力——它并不是被“教”会推理，而是在优化奖励的过程中，自己找到了有效的思考路径。

RLVR带来的另一个关键变化是：模型开始依赖“思考时间”。

OpenAI o3就是典型代表——生成更长的推理链，性能显著提升。这背后其实是一套全新的能力扩展规律：性能不再只取决于参数量，更取决于推理时的计算时长。

这就意味着，未来大模型的“聪明程度”，可能更像人类——给它的思考时间越长，它就越可能给出优质答案。

二、大模型是“幽灵”，不是“动物”

这是2025年最让我有感触的一个认知转变：大模型的智能形态，和人类完全不同。

人类的智能是为了“在丛林中生存”而演化的，而大模型的智能是为了“模仿人类文本”“解数学题”“在评测中拿高分”而训练的。

所以它更像是一个被“召唤”出来的幽灵，而不是逐渐演化成长的动物。

这也导致它的能力分布非常“锯齿状”：

在某些领域（比如数学、代码）它可能是个天才，但在另一些常识性问题或安全边界上，它又可能表现得像个认知受限的小学生。

这种“锯齿智能”也让我们开始反思：评测分数还可靠吗？

当大模型能通过RLVR在可验证的评测环境里“刷分”，我们还能用这些分数衡量它的真实能力吗？

或许，“刷爆所有评测却依然不是AGI”会成为未来常态。

三、Cursor启示录：大模型应用的“中间层”正在崛起

今年另一个标志性事件是Cursor的爆发。

它不仅仅是一个AI编程工具，更揭示了一个新的产品形态：垂直领域的大模型应用层。

这类应用不光是“调用API”，而是：

• 做上下文工程，组织 prompt 和记忆
• 把多个模型调用编排成复杂的工作流
• 提供针对性的交互界面和“自主程度滑块”

这其实回答了一个行业争议：大模型公司会不会吃掉所有应用？

我的判断是：大模型公司更像是培养“通才大学生”，而垂直应用则像企业HR，把这些“大学生”组织、微调、部署成特定领域的“专业人才”。

也就是说，未来真正的机会，在于如何用私有数据、工作流、反馈闭环，把大模型“调教”成你的专属助手。

四、Claude Code：AI开始“住”在你的电脑里

Claude Code（CC）是第一个让我觉得“这才是智能体该有的样子”的产品。

它不像ChatGPT那样运行在云端，而是直接运行在你的本地环境里，能访问你的文件、配置、密钥，实现低延迟交互。

这其实是个非常重要的设计哲学转变：

AI 不应该只是一个你“访问”的网站，而应该是一个“住”在你设备里的“小幽灵”。

尤其是对于开发者来说，本地运行的智能体才能真正融入开发流程，理解你的项目上下文，而不是每次都从零开始“自我介绍”。

Anthropic 在这点上做对了优先级：先做好本地、私密、低延迟的体验，再谈云端规模化。

五、Vibe Coding：编程正在变成一种“感觉”

2025年，AI 的能力已经达到一个临界点：你可以用纯英文描述就让AI写出完整的、可运行的程序，甚至忘了代码本身的存在。

我把这种模式叫做“感觉编程”（Vibe Coding）。

它意味着编程不再只是工程师的专利，而是任何人都可以尝试的创作方式。

我自己今年就用 vibe coding 做了很多事：

• 用 Rust 写了一个高效的 BPE tokenizer，其实我 Rust 并不熟
• 快速原型了一些小工具，比如菜单生成器、LLM 评审工具
• 甚至写过一些“一次性程序”，只为了调一个 bug，用完即弃

这背后是一种思维解放：代码突然变得免费、可塑、可丢弃。

它会让软件开发的成本大幅降低，也会让“会编程”的定义彻底改变。

六、彩蛋：Nano Banana 与“大模型的GUI时代”

最后提一个彩蛋：Google 的 Gemini Nano Banana 模型虽然名字有趣，但它暗示了一个更深层的趋势：

大模型正在从“文本对话”走向“多模态交互”。

现在的聊天界面，其实很像1980年代的命令行——文本是机器的母语，但不是人类最自然的交互方式。

人类喜欢视觉化、空间化的信息呈现，就像电脑从命令行进化到图形界面一样。

未来的大模型交互，应该更像是一个智能白板、可视化看板、甚至可交互的Web应用。

Nano Banana 只是开始，它把文本生成、图像生成、世界知识全部融合在同一个模型里，这才是多模态该有的样子。

写在最后

2025年的大模型发展，给我的感觉是：它既比我预期的聪明，又比我预期的“笨”。

它能在特定领域展现出惊人的推理能力，却又在常识和安全问题上漏洞百出。

但这正是这个领域最吸引人的地方：

技术远未成熟，认知尚在早期，机会遍地都是。

如果你也对这个领域感兴趣，现在正是最好的入门时机——因为连行业顶尖的研究者都还在“摸着石头过河”。

下一步该做什么？没有人有标准答案。

但可以确定的是，我们现在看到的，可能还不到大模型真正潜力的10%。

保持好奇，保持动手，保持思考。

这个时代，属于愿意和“幽灵”一起探索的人。

本文基于 Andrej Karpathy《2025 LLM Year in Review》 整理与解读，加入了我作为算法工程师的实践观察与思考。欢迎交流，共同进步。

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