Бывший сооснователь OpenAI Андрей Карпати представил свой годовой обзор.

В начале года он выдвинул ключевые тезисы: наступила эра ПО 3.0 (управление промптами), LLM — это новая ОС, а для зрелости AI-агентов потребуется десятилетие.

В обзоре 2025 он выделяет шесть «смен парадигм»:

1. RLVR — обучение на проверяемых задачах.

Тренировка сместилась с субъективных человеческих оценок (RLHF) на задачи с точным ответом — код, математика. ИИ, решая миллионы таких задач, сам вырабатывает стратегии, похожие на рассуждение. Это «пожиратель» вычислительных мощностей, который не увеличил модели, но удлинил их обучение и дал «ручку» — заставить ИИ думать дольше (как в OpenAI o3).

2. ИИ — «призрак», а не «питомец».

Его интеллект «неровный» (Jagged Intelligence). Благодаря RLVR, в областях вроде математики способности ИИ взлетают «шипами», но в простой логике он может ошибаться. Это привело к «натаскиванию на тесты» и обесцениванию бенчмарков.

3. Cursor как «прораб».

Его успех показал, что прикладной слой LLM очень толст. Такие инструменты выступают инженером контекста, прорабом (управляя несколькими LLM) и пультом (регулируя автономность). Будущее — за связкой «универсальных студентов» (базовые модели) и «профбригад» (специализированные приложения).

4. Claude Code — локальный «киберпризрак».

Главное — его работа локально на вашем компьютере, а не в облаке. Это ключевое преимущество на текущем этапе, так как среда разработки, ключи и настройки — локальны.

5. Vibe Coding.

Кодирование без знания синтаксиса: достаточно описать задачу на естественном языке. Это стирает барьер для новичков, а для экспертов делает код «дешёвым» и одноразовым, что изменит индустрию.

6. Nano Banana — «лицо» для ИИ.

Текстовый интерфейс неудобен. Будущее — мультимодальные интерфейсы, где ИИ не выдает текст, а визуализирует ответ: рисует схему, генерирует страницу или интерактивную панель, переплетая логику и визуал.

Карпати считает, что даже сейчас используется менее 10% потенциала LLM. Прогресс будет быстрым, но работы ещё много.