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网站建设的可用性,4虎最新ip是多少呢有人知道吗,微信与wordpress,wordpress去掉竖线唐杰与Karpathy预测2026年大模型将实现从工具到员工的转变。训练范式转向RLVR和后训练#xff0c;模型需从理论博士进化为打工人#xff0c;Agent能力是关键。未来将出现Vibe Coding#xff0c;AI将替代各工种#xff0c;当前瓶颈在于记忆、在线学…唐杰与Karpathy预测2026年大模型将实现从工具到员工的转变。训练范式转向RLVR和后训练模型需从理论博士进化为打工人Agent能力是关键。未来将出现Vibe CodingAI将替代各工种当前瓶颈在于记忆、在线学习和参差不齐的智能。发展路线预训练→后训练→Agent→记忆与在线学习→工种替代。AI从业者应思考如何管理AI员工而非使用工具。2025 年底中美 AI 界两位顶尖人物不约而同地发布了对 2026 年大模型的深度思考。一位是唐杰清华大学教授、智谱 AI 首席科学家代表了国内最懂大模型落地的工程视角 一位是Andrej KarpathyOpenAI 联合创始人、前特斯拉 AI 总监代表了硅谷最前沿的技术哲学视角。将两人的观点重叠在一起我们惊讶地发现尽管一个是“清华理工男”的严谨逻辑一个是“硅谷极客”的天马行空但在核心判断上他们达成了惊人的共识。这也是我整理这篇文章的初衷在这个充满噪音的时代听听最聪明的大脑在想什么能帮我们看清 2026 年的方向。在展开长文之前有一句话必须置顶高亮。这是唐杰教授提出的观点也是对所有 AI 从业者的一记当头棒喝“AI 模型应用的第一性原理不应该是创造新的 App它的本质是 AGI 替代人类工作。因此研发替代不同工种的 AI 才是应用的关键。”如果你还在绞尽脑汁想做一个什么“AIX”的新产品请停下来反复咀嚼这句话AI 的终局不是工具而是员工。以下是两人观点的深度融合与复盘。1 、训练范式剧变从「背书」到「做题」过去几年我们训练大模型像是在“填鸭式教育”喂更多的数据预训练让它背诵世界的知识。唐杰指出预训练没死但它不再是唯一的主角。光有智商预训练不行现在的模型容易“偏科”。为了刷榜单Benchmark很多模型在做题但在真实复杂的场景下却无法解决问题。Karpathy进一步揭示了 2025 年最大的技术变量——RLVR可验证奖励的强化学习。 这标志着训练范式的根本性升级以前SFT老师给标准答案模型照葫芦画瓢。现在RLVR把模型扔进水里只要能游到对岸得出正确结果不管你用什么姿势。这种变化让模型产生了一种类似“顿悟”的能力。它开始学会把大问题拆解、学会自我反思、学会走错了回头重来。共识预训练是让模型读完九年义务教育而接下来的重点是“中后训练”Mid/Post-training是把模型扔进残酷的职场真实场景让它在不断的试错和反馈中学会真正的推理。2、 智能的本质从「理论博士」到「打工人」模型读了那么多书为什么还是干不好活唐杰用了一个非常精准的比喻“如果没有 Agent 能力大模型就是个‘理论博士’。书读得再多如果不能动手解决问题那也只是知识的容器产生不了生产力。”Agent智能体就是让模型从“会说”进化到“会做”的关键。Karpathy对此有着同样的观察但他更进了一步。他认为 Agent 不应该只是云端的 API而应该“住在你的电脑里”。 他以 Claude Code 为例强调未来的 AI 就像你电脑里的一个小精灵它能直接操控你的终端能读取你的本地文件能像一个坐在你身边的程序员一样和你并肩作战。警示唐杰特别提到领域大模型可能是个伪命题。 企业想用领域 Know-how 构建护城河把 AI 驯化为工具。但在 AGI 的海啸面前一切领域壁垒最终都会被卷入主模型。所谓的“行业专用”可能只是通往 AGI 路上的一座临时避难所。3、 应用的真相Vibe Coding 与工种替代这是对普通人影响最大的一层逻辑。Karpathy发明了一个新词Vibe Coding氛围编程。 意思是你完全不需要懂代码只需要用自然语言描述你的需求VibeAI 就能把程序写出来。代码变得像草稿纸一样廉价、即用即弃。这不仅仅是编程方式的改变而是生产关系的重构。这就回到了唐杰那句振聋发聩的“第一性原理”创业者的误区我要开发个什么软件给用户用正确的思考我要造一个什么样的 AI 员工去把某个岗位的人力成本砍掉Chat 已经部分替代了搜索下一步就是替代客服、替代初级程序员、替代数据分析师。 2026 年的爆发点不在于诞生了多少新 App而在于**“Cursor for X”**——即各行各业都会出现像 Cursor 替代程序员一样去替代其他工种的 AI 形态。4 、下一个瓶颈记忆、在线学习与“参差不齐”未来虽然美好但两位专家都保持了极度的清醒指出了当下的硬伤。1. 记忆是刚需但还没做对唐杰指出模型不仅要有短期的 Context便签纸还需要像人类一样的海马体中期记忆和大脑皮层长期记忆。目前的 RAG检索增强只是权宜之计真正的长期记忆需要模型能实时更新自己的参数——这目前还是未解难题。2. 参差不齐的智能Jagged IntelligenceKarpathy提醒我们AI 不是在养动物而是在“召唤幽灵”。因为优化目标不同AI 的智力极度不均衡它上一秒像个全知全能的学者推导复杂公式下一秒就可能犯小学生都不会犯的低级错误。 这种“锯齿状”的智力分布是目前大规模商用的最大隐患。3. 在线学习Online Learning现在的模型是“离线”的训练好就不变了。唐杰认为下一个 Scaling 范式可能在于让模型具有“自我评估”的能力——知道自己对不对才能在工作中边用边学越用越聪明。结语2026 年的路线图把唐杰和 Karpathy 的观点拼在一起我们得到了一张清晰的路线图当下预训练依然有效但重心转移到了 RLVR 和后训练提升模型的“推理”和“做题”能力。近期Agent 是突破口目标是让 AI 具备“手脚”从云端落地到本地从聊天框进入操作系统。中期解决记忆和在线学习让模型具备自我迭代的能力。**长期**工种替代。所有中间形态的工具软件最终都将被“AI 员工”取代。正如 Karpathy 所说“大模型比我预期的聪明也比我预期的蠢。”2025 年泡沫会挤出但技术在加速。对于我们每一个人来说思考的维度不应再是“如何使用工具”而是“如何管理你的 AI 员工”。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】为什么要学习大模型我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年人才缺口已超百万凸显培养不足。随着AI技术飞速发展预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。大模型入门到实战全套学习大礼包1、大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通2、大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。3、AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。4、大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。5、大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。适用人群第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】