知名X博主Andrej Karpathy表示：粗略估算，約60億人（~75%的人口）幾乎從未接觸過LLM。約10–20億人（~20%）是免費版類ChatGPT產品的偶爾使用者。這撥人看到的是笨笨的聊天機器人，把它當成更好用的谷歌搜索、寫作助手之類，頂多讓agent幫忙訂個機票。我有不少非技術朋友（在我看來很合理地）說這東西對他們沒啥用。很多數學和代碼之外的專業人士也在這一層。比如高管和其他很多崗位，大量時間花在跟人打交道上，所以他們雖然理智上知道發生了什麼，但終究是二手的、有點抽象。 再往下，是在數學和代碼領域專業使用前沿LLM的人。大約2000萬人（0.2%）親眼見到：過去要花幾周幾個月的大型複雜項目，現在agent一句prompt就搞定了。做App、抄App、翻譯App、從二進制反編譯App……這一切發生得又快又近——不到一年前，我還在手動寫代碼，一個字符一個字符地把背下來的命令敲進編輯器，偶爾按Tab自動補全一小段。 最後，是內部能接觸到前沿系統的約5000人（~0.00006%）。外部世界只看到了預告片：成千上萬個agent組成蜂羣，耗時數週協作完成軟件巨型項目——批量挖掘ze

知名X博主Andrej Karpathy表示：粗略估算，約60億人（~75%的人口）幾乎從未接觸過LLM。約10–20億人（~20%）是免費版類ChatGPT產品的偶爾使用者。這撥人看到的是笨笨的聊天機器人，把它當成更好用的谷歌搜索、寫作助手之類，頂多讓agent幫忙訂個機票。我有不少非技術朋友（在我看來很合理地）說這東西對他們沒啥用。很多數學和代碼之外的專業人士也在這一層。比如高管和其他很多崗位，大量時間花在跟人打交道上，所以他們雖然理智上知道發生了什麼，但終究是二手的、有點抽象。 再往下，是在數學和代碼領域專業使用前沿LLM的人。大約2000萬人（0.2%）親眼見到：過去要花幾周幾個月的大型複雜項目，現在agent一句prompt就搞定了。做App、抄App、翻譯App、從二進制反編譯App……這一切發生得又快又近——不到一年前，我還在手動寫代碼，一個字符一個字符地把背下來的命令敲進編輯器，偶爾按Tab自動補全一小段。 最後，是內部能接觸到前沿系統的約5000人（~0.00006%）。外部世界只看到了預告片：成千上萬個agent組成蜂羣，耗時數週協作完成軟件巨型項目——批量挖掘zeroday、以機器速度進行網絡攻防、發現新的科學、推進數學前沿。這些是業內頂尖高手也要幹上好幾年的活。與此同時，人類的複覈和理解已經開始掉隊。比如幾個月前的OpenAI-HF事件，人們到現在還在"考古"。數學家們估計還要啃那722篇前沿數學手稿好一陣子。