2025年的大模型训练和大模型应用与之前有什么差别？来自前OpenAI研究人员、特斯拉FSD负责人Andrej Karpathy的新洞察：RLVR代替HFRL成为重点投入工作
昨天，Karpathy 发布了《2025 LLM Year in Review》，对过去一年大模型领域发生的结构性变化进行了深度复盘。在这篇总结中，他不再纠结于具体的模型参数，而是将目光投向了推理范式的演进、Agent 的真实形态以及一种被称为“Vibe Coding”的新型开发模式。
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RLVR：为什么 2025 年，大模型训练的重心开始发生迁移？
过去几年，大语言模型的训练路线相对稳定：更大的模型、更长的预训练、更精细的指令微调与人类反馈对齐。这套方法在很长一段时间内持续奏效，也塑造了人们对“模型能力如何提升”的基本认知。