文章

本文汇总了吴恩达对 2025 年人工智能领域的年终总结，他将 2025 称为“AI 工业时代的黎明”。文章分为两个主要部分：首先是吴恩达给开发者的年末寄语，强调了在 AI 领域取得成功的三把“金钥匙”——系统学习 AI 课程、持续动手构建 AI 系统以及（可选）阅读研究论文，以避免重复造轮子和提高效率。其次，文章深入回顾了 2025 年 AI 领域最具代表性的几件大事，包括思考型模型在解决复杂问题上的显著进展，顶尖 AI 人才争夺战带来堪比职业体育明星的巨额薪酬，以及全球范围内围绕 AI 数据中心建设的狂潮。最后，文章指出编程已成为智能体工作流中商业价值最直接的应用场景，编程智能体极大地提高了编码效率，并总结称 2025 年的 AI 进化是“规模”与“门槛降低”并存的一年，鼓励开发者亲手构建未来。

文章通过对比清华大学教授唐杰与前特斯拉 AI 总监 Karpathy 的观点，深入探讨了大型语言模型（LLM）在 2025 年的发展趋势和应用本质。核心观点围绕七个方面展开：预训练作为基础依然重要，但需配合“中后训练”激活长尾场景能力；Agent 从理论到实践，使模型真正具备“打工人”的价值；记忆能力是实现模型落地的刚需，但技术实现仍面临挑战；在线学习和自我评估是未来 Scaling 范式，模型需学会自我迭代；AI 应用的本质是替代或增强人类工种，而非为 App 而 App；“领域大模型”可能是一个伪命题，通用 AGI 将是最终趋势；多模态和具身智能前景光明，但道路仍艰难。文章强调了 AI 应用的核心在于工种替代，以及两位专家在训练范式升级、Agent 里程碑、泛化能力鸿沟和工种替代本质上的共识，为读者提供了全面的 AI 发展路线图和深刻的应用思考。