我们正目睹一场关于智能本质的深刻误读。长期以来，人类倾向于将 AI 的进步视为一种类生物的进化，期待它能像动物般平滑地成长。然而，Andrej Karpathy 在其 2025 年度回顾中提出了一个足以修正行业认知的断言：“我们不是在‘进化或培养动物’，而是在‘召唤幽灵’。”
这一转变的底层动力来自训练范式的彻底重构。2025 年，RLVR（可验证奖励强化学习） 取代了基于模仿的旧路径，成为模型能力的真正引擎 。通过在数学和代码等客观领域长周期地压榨算力，模型学会了超越人类直觉的推理路径 。这种“非人”的优化压力，产出了一种奇特的“锯齿状智能”：AI 在某些尖端领域是博学的专家，却在另一秒可能被基础逻辑绊倒 。这种不均衡甚至催生了 Benchmaxxing 等刷榜艺术，让传统评价体系在这一年彻底失效 。
但对于身处浪潮中的个体而言，最令人振奋的莫过于编程范式的终结。2025 年是“氛围编程（Vibe Coding）”的元年 。当 AI 跨过能力门槛，“代码突然变得免费、瞬时、可塑，且在单次使用后即可丢弃。” 这种扩散效应正在让技术权力下放。从住在你电脑里的 Claude Code，到试图重构 GUI 的 Nano Banana 实验，智能正在从云端的对话框演化为无处不在的、跨媒介的“本地幽灵” 。
Karpathy 提醒我们，即使到了 2025 年底，行业实现的潜能尚不足 10% 。这篇回顾不仅是对过去一年的技术总结，更是对未来十年计算范式的预言：“LLM 应该以我们偏好的格式说话——图像、信息图、幻灯片、白板、动画……” 我们正站在个人计算革命的新起点。
这场“幽灵召唤”才刚刚开始，请系好安全带 。
原文地址：https://karpathy.bearblog.dev/year-in-review-2025/