October 28, 2025 · JustSayAI

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強化學習爛透了,我們離AGI還要十年?|帶你解讀AI大神Karpathy重磅訪談

強化學習爛透了,我們離AGI還要十年?|帶你解讀AI大神Karpathy重磅訪談

我們現在談論的 AI Agent,90%是在假勤奮?

為什麼 Andrej Karpathy最近那兩個多小時、信息密度高到撐爆上下文窗口的訪談 如此重要?因為它給整個行業潑了一盆冷水:AGI 至少還要十年 。

這個判斷不是空穴來風,而是基於他最熟悉的自動駕駛領域 。十年前,Waymo 看起來“再有兩三年就行了” ;十年後的今天,我們發現它離真正的無人駕駛還差得遠 。

AI 行業最大的幻覺,就是把 Demo 的成功錯當成產品的勝利 。

99.9%的絕望:你永遠看不了那部電影

Karpathy提出了一個“9 的難題” (The problem of nines) 。一個產品能用(Demo),和這個產品可靠(Product),是兩個世界。99% 的可靠性,和 99.99999% 的可靠性,差異是天壤之別 。要真正替代人類,比如自動駕駛,你需要的是“九個 9”的穩定性 。

這個差距就像我們下載一部電影,進度條卡在 99.9% 。你覺得馬上就能看了,但沒有最後那 0.01%,這部電影你就永遠看不了 。

他寧願現在的模型“不聯網” 。因為大模型的核心機制是給你一個“最高概率的答案” ,它很難“知道自己不知道什麼” 。當一個“高概率”的垃圾信源進來時,災難就發生了。

吃垃圾:AI 現在的實現方式很“傻”

我們對 AI 技術的認知也有兩個巨大的反常識誤區。

第一個是“垃圾”。我們總覺得模型越大越好,動輒萬億參數。但Karpathy認為,現在的大模型都“太大了” 。它們之所以這麼臃腫,是因為被迫吃進去了海量的“互聯網垃圾數據” 。他甚至判斷,一個真正足夠智能的模型,可能只需要 100 億(10B)參數就夠了 。

第二個是“吸管”。我們都以為強化學習是 AI 的靈丹妙藥。Karpathy的觀點是:“強化學習其實很糟” (Reinforcement Learning is actually terrible) 。那為什麼大家都在用?因為“其他東西更糟” 。他用了一個絕妙的比喻:現在的強化學習,就像“用一根吸管去吸取監督信號” (using a straw to suck a supervision signal) 。你試圖用一種極其低效、帶寬極窄的方式,去獲取一個極其龐大、複雜的世界模型。

所以,別看現在的 AI 編碼工具很熱鬧,Karpathy直言,這些工具對他這種大神來說“根本不可用” 。因為他的代碼“過度抽象簡潔”,而 AI 只會用網上學來的“生產規範”和“垃圾代碼”來汙染它 。

智能的本質是“遺忘”,不是記憶

這就引出了最核心的觀點:我們對“智能”的定義可能從一開始就錯了。我們總以為,智能是“記得多”。AI 把所有數據都記住了,就是智能。錯了!

當前 AI 的實現方式是“傻”的,是“力大磚飛”。真正的智能,是“遺忘” 。

現在的模型“記憶力”太好了,能一字不差地背誦文章。這種對海量知識的“模糊回憶”(hazy recollection)反而成為一種負擔。人類的遺忘反而是一種“特性優勢”(feature not a bug),它逼迫我們去泛化。就像我們的大腦處理信息,靠的是“壓縮”和“遺忘” 。你不會記得小學每天發生的瑣事 ;幾十年後,你記住的只是“一個美好的小學階段”,或者“初戀的味道” 。大腦把細節全部遺忘,只留下了高度壓縮的“經驗”和“感覺” 。

這才是智能。

舉個不恰當的例子。很多小孩背書快,靠的不是逐字記憶,而是“圖片記憶法” 。我把整頁課文當成一張“快照” (snapshot) 拍下來,記住的是它的結構、段落分佈 ,而不是文字本身。

這恰好引出了Karpathy盛讚 DeepSeek OCR 的原因 。DeepSeek OCR 做的不是簡單的文字識別,它做的是“壓縮” 。它用處理圖像的方式,把 1000 個文字 Token 壓縮成了極少數的圖像 Token,同時保留了 97% 的信息準確度 。這才是“一圖勝千言” 。這也讓Karpathy得出一個推論:也許我們未來的模型,應該徹底轉向“用純圖像來訓練”,而不是現在的純文本 。

召喚“幽靈”,而非製造“智能”

所以,Karpathy的“幽靈論”到底是什麼意思?

他說,我們不是在“製造一隻動物”(Animal),而是在“召喚一個幽靈”(Ghost)。我理解“Animal”是某種硅基生物,是能獨立演化的物種 。而“幽靈”,是對人類已有知識和智能的一種“映射”和“複製” 。我們現在做的所有事——用垃圾數據餵它、用吸管訓練它、用蠻力堆參數——都是在試圖復刻這個幽靈。

但這也許不是終點。我更傾向於認為,這個“幽靈”真正的價值,在於它在映射人類智能的過程中,能夠“湧現”出我們人類自己都不具備的智能 。

諷刺的是,大模型被訓練出來尋找“最高概率的答案” ,但它自己卻很難“知道自己不知道什麼” 。或許Karpathy是對的,我們早就該把模型的網線拔了 。

真正的智能,是壓縮和遺忘。

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AI辦公這個垃圾賽道,大廠到底在搶什麼?
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AI辦公這個垃圾賽道,大廠到底在搶什麼?

最近電梯裡全是什麼Work、什麼Buddy的洗腦廣告,千問辦公、TraeWork、WorkBuddy這幫AI辦公工具,正在把國內的三國殺打得頭破血流。 但我開篇就要暴論一下:AI辦公這個領域的競爭,基本上沒有任何意義,這就是一個徹頭徹尾的“垃圾賽道”!(至少在中國是) 但既然是垃圾賽道,為什麼阿里、騰訊、字節甚至遠在硅谷的谷歌,全都要瘋狂砸錢搶地盤?難道真的是人性的沉淪? 如果你只把它當成一個賣給打工人的效率工具,那你連這盤棋的門檻都沒摸到。 別裝了,你們都是來燒Token的 有一件事情是絕對明確的:只要你把AI拉進辦公場景,尤其是工作群聊,你的Token消耗量跟以前相比,絕對是呈指數級爆炸的。 以前AI是單聊,你問一句它答一句。現在AI進了群,它要幹嘛?它要讀上下文啊!不管它乾沒幹活,群裡幾百條瞎扯淡的聊天記錄、扯皮的會議紀要,它都得每一條嚼碎了嚥下去,再吐出交付物。這消耗量比你一個人在那兒交豆包盯釣魚要大出幾十倍甚至上百倍! 大廠的雲業務部門看著這瘋狂飆升的消耗量,估計做夢都能笑醒:終於有傻子來海量燒Token了! 以前C端

JustSayAI·2026年8月21日
99%的人不配用它!|DeepSeek Harness是一座造Agent的工廠啊!
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99%的人不配用它!|DeepSeek Harness是一座造Agent的工廠啊!

最近發酵的 DeepSeek Harness(以下簡稱 DSH),我只能用三個字來形容:大騷貨。 開篇暴論一下:很多人把它當成普通的工具更新,這絕對是今年最大的誤解。Codex 給你的是一輛配置豪華、插鑰匙就能開的量產車,而 DeepSeek Harness 塞給你的是什麼?是整整一座造車工廠的生產線! 這種極度的自由,簡直把我嚇慘了。 它就像遊戲裡突然解除了所有的系統限制,給你開放了底層代碼,但這不僅意味著你能隨心所欲,更意味著你隨時可能把自己玩死在兼容性的“火葬場”裡。 那些天天腦嗨“樂高式模塊化拼裝”的老闆們,你們真的配用這玩意嗎? 不是整車,是造車工廠 我最近做了一個很典型的嘗試,把我的 DSH 首頁直接改成了一個監控看板,專門盯著公司裡哪些群聊沒人回覆,哪個刁民天天已讀不回。 發到朋友圈後,老闆們全嗨了,紛紛喊著“給我搭一個!我公司好多刁民吶!” 這聽起來很爽對吧?但這只是大騷貨最表層的玩法。它真正騷的地方在於,它系統性地解決了底層配件的組裝邏輯。 如果你把 Codex 看成是原廠整車——特斯拉或者 BBA,從設

JustSayAI·2026年8月21日
拐點!DeepSeek V4 Flash斬殺線逼瘋硅谷,Google高層先地震了?其他模型還能活多久?
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拐點!DeepSeek V4 Flash斬殺線逼瘋硅谷,Google高層先地震了?其他模型還能活多久?

當 DeepSeek V4 Flash 帶著比同行低 10 倍的價格砸向市場時,我原本以為這只是一場尋常的價格戰。但我錯了,這根本不是什麼商業內卷,而是一道血淋淋的"斬殺線"!在這條線劃定的一瞬間,硅谷的巨頭們徹底破防了。 這道斬殺線到底有多殘暴?你這麼理解吧,這就相當於一件原本在美國賣 10 塊美金的貨,現在被中國企業硬生生幹到了 10 塊錢人民幣!硬是把大模型幹出了拼多多的氣質。這怎麼玩?那些定價高高在上的模型,瞬間全成了智商稅。 這就好比現在的中國電車市場。以前你要花四五十萬才能買到的 BBA 豪華體驗,現在 20 萬的國產電車直接給你拉滿。結果呢?BBA 銷量狂跌,連二手車都快賣不出去了。DeepSeek V4 Flash 就是那個把錨點死死釘在地上的狠角色。這就跟當年呂布轅門射戟一樣,我這一箭射在這兒了,斬殺線以下的這幫公司,你們掂量掂量自己,到底還要不要幹這事?這才是真正的降維打擊!這完全就是把 AI 變成了有醫保目錄的時代,曾經昂貴的特效藥,現在直接走集採就完事了。貴的?誰還買單? 我給你一個更接地氣的比喻。當年那幫小老闆剛起步的時候,誰開五菱宏

JustSayAI·2026年8月6日