文章核心观点 - 2025年是大型语言模型领域蓬勃发展的关键一年，出现了六个改变行业格局的“范式转变”拐点，揭示了LLM正在演变成一种全新的智能形态 [1][3] - LLM展现出独特的“锯齿状”智能特征，既是博学的天才，又像思维混乱的小学生，其潜力目前实现尚不足10%，预计未来将持续飞速进展 [1][3] - 从训练范式、智能形态到应用层、交互界面，LLM技术栈的各个层面均发生根本性变革，标志着AI应用进入新的发展阶段 [3] 技术范式转变 - **拐点一：基于可验证奖励的强化学习成为训练新阶段**：传统的LLM生产流程（预训练、指令微调、基于人类反馈的强化学习）被改变，基于可验证奖励的强化学习成为新阶段 [4][5] - RLVR通过在数学题、代码谜题等可自动验证的环境中训练，使LLM自发演化出类似“推理”的策略，如将问题拆解为中间步骤并掌握多种解决方法 [5] - 与指令微调和基于人类反馈的强化学习不同，RLVR针对客观且不可作弊的奖励函数，允许更长周期的优化，具有极高的“能力/成本比” [5] - 2025年大部分能力提升源于各实验室将原本用于预训练的算力转向消化RLVR这一新阶段的“算力积压” [5] - OpenAI o3的发布是真正的拐点，RLVR带来了通过增加“思考时间”来控制推理能力的新调节旋钮 [6] LLM智能形态认知 - **拐点二：“幽灵智能”展现锯齿状性能特征**：业界开始理解LLM是一种与生物智能完全不同的全新智能实体，其神经架构、训练数据、算法和优化压力均不同 [7] - LLM展现出“锯齿状”性能特征：在可验证领域附近能力“激增”，但整体表现极不均衡，既是博学天才，又可能被简单提示词破解 [3][7] - 这种现象导致对基准测试产生信任危机，因为基准测试本质是可验证环境，极易受到RLVR攻击，“面向测试集训练”成为新艺术形式 [7] 应用层与交互范式革新 - **拐点三：Cursor引领新一代LLM应用层崛起**：Cursor的成功揭示了“LLM应用”的全新层级，标志着垂直领域LLM应用的兴起 [8] - 此类LLM应用为特定垂直领域封装并编排LLM调用，核心功能包括处理上下文工程、编排多个LLM调用串联成复杂有向无环图、提供特定图形界面以及提供“自主程度调节滑块” [8] - LLM实验室倾向于培养通用能力的“大学生”，而LLM应用则通过提供私有数据、传感器、执行器和反馈闭环，将这些“大学生”组织成特定领域的专业从业者 [8] - **拐点四：Claude Code开创本地AI智能体新范式**：Claude Code成为LLM智能体的首次令人信服展示，它以循环方式串联工具调用和推理进行长时间问题解决，且运行在用户电脑上，使用私有环境、数据和上下文 [9] - 这种本地化、个性化的AI交互范式改变了AI的样貌，使其从被动访问的网站变为“住”在电脑里的灵体，强调了隐私保护和个性化体验的重要性 [9] - **拐点五：Vibe Coding让编程能力普及化**：2025年AI跨越关键能力阈值，使人们仅凭英语就能构建复杂程序，“Vibe Coding”概念的流行标志着编程门槛的彻底降低 [10] - 编程不再是专业人士专利，普通人从LLM中获益远超专业人士、企业和政府，代码变得免费、瞬时、可塑，用完即弃，将重塑软件生态并让创意实现的成本接近零 [11] - **拐点六：Nano Banana开启LLM图形界面时代**：谷歌Gemini Nano Banana被称为2025年最震撼、最具范式转移意义的模型，预示着LLM交互界面的根本变革 [12] - 文本并非人类偏好的信息消费格式，真正的“LLM GUI”需要以人类偏好的图像、信息图、幻灯片、白板、动画视频、网页应用等方式进行交流 [12] - Nano Banana的显著特征不仅是图像生成，更是文本生成、图像生成和世界知识在模型权重中的交织融合，提供了多模态融合能力的早期雏形 [12]