Итоги 2025 года от Андрея Карпатого: новые технологии и тренды ИИ

Андрей Карпатый (ex-OpenAI, Tesla) тоже подвел итоги 2025 года и выделил шесть основных сдвигов, которые я прочел и кратко вам изложу:

1. Мы начали платить за «размышления» (Эра RLVR)

Старый рецепт обучения (Pretrain + SFT + RLHF), который давал нам быстрые ответы, уступил место новой технологии — RLVR (обучение с подкреплением на проверяемых наградах). Модели теперь тренируют на задачах с четким ответом (математика, код), заставляя их «думать» и выстраивать цепочки рассуждений. Главный сдвиг 2025 года: производительность модели теперь зависит от того, сколько времени мы даем ей на размышление во время теста (test-time compute). Мы переходим от мгновенной генерации к глубокому, медленному «резонингу», как в OpenAI o3.

2. ИИ - это «призрак», а не цифровой мозг

Мы наконец-то поняли форму интеллекта LLM. Сравнивать их с людьми или животными ошибочно - это скорее формат «призрака», летает где-то рядом, подсказывает, а иногда пугает.

Интеллект моделей стал «зубчатым» (jagged): в одной задаче модель может быть гениальным полиматом (энциклопедист), а в соседней, элементарной для школьника, - полным профаном. Из-за этого доверие к бенчмаркам рухнуло: лаборатории научились «натаскивать» модели на тесты, закрывая этим провалы, но общий интеллект остается нестабильным и требует постоянной проверки.

3. Новый слой софта: «Умные обертки» побеждают

Редактор кода Cursor доказал, что существует отдельный, мощный слой «LLM-приложений». Сами по себе модели от лабораторий - это просто «умные выпускники колледжа». А приложения превращают их в профессиональные команды за счет оркестрации, управления контекстом и работы с файлами пользователя. Будущее не за «голыми» чат-ботами, а за софтом, который умеет грамотно встроить модель в рабочий процесс, балансируя стоимость и качество ответов.

4. Агенты переезжают с облака на Localhost

Идея «роя агентов в облаке» оказалась менее жизнеспособной, чем локальные помощники. Кейс года - Claude Code. Агент должен жить там, где идет работа: на вашем компьютере, с прямым доступом к файловой системе, секретам и локальному окружению. Это вопрос скорости (низкая задержка) и контекста. ИИ становится не сайтом в браузере, а «духом», живущим в вашем терминале и знающим всё о вашем проекте.

5. Эра «Вайб-кодинга» (Vibe Coding)

Карпатый ввел термин года. Программирование на естественном языке преодолело порог полезности. Теперь код стал одноразовым и бесплатным ресурсом. Можно попросить ИИ написать приложение, просто чтобы найти один баг, и тут же удалить его. Это меняет рынок труда: профи начинают писать в разы больше сложного софта (сам Карпатый написал токенизатор на Rust, не зная языка), а обычные люди получают возможность создавать инструменты под свои бытовые нужды, просто описывая «вайб» того, что хотят получить.

6. Смерть чат-интерфейса и рождение Generative GUI

Текстовый чат - это аналог командной строки из 80-х, давно устаревший формат для взаимодействия. Людям тяжело потреблять «простыни» текста. Следующий большой шаг (который уже наметил Google с Gemini Nano Banana) - это генерация интерфейсов, как например в NotebookLM. ИИ должен не рассказывать, а показывать: генерировать слайды, графики, интерактивные веб-приложения и кнопки на лету. Модели будущего будут «думать» сразу визуальными образами и готовыми UI-элементами, а не только токенами текста.

Общий вывод: Карпатый считает, что мы не раскрыли и 10% потенциала текущих моделей. 2025-й показал, что ИИ одновременно умнее и тупее, чем мы думали. Но главное - порог входа рухнул окончательно. Пристегиваемся, дальше будет еще интереснее.

Подписывайтесь на Telegram Силиконовый Мешок.