剛剛結束了 @karpathy 與 @dwarkesh_sp 的訪談。 如果你想了解 AI 的現狀，你應該聽完所有 2.5 小時。 不過，這是我的筆記： 這位編碼神諭者根本不感興趣。 + 獨立的自學代理仍然處於早期階段。它們會在 10 年內出現。如你所知，代理會忘記東西、迷路，且目前無法可靠地修正自己的錯誤。 + 代理工作流程是王道。贏家使用良好的訓練數據、人類智慧和大量混亂的迭代。 + AGI 不是開關。這是一個漫長的坡道。我們將逐步到達那裡。 + 可靠性是關鍵。你不需要更聰明的 AI，你需要它不會崩潰。 + 他正在建立 Eureka Labs——一所 AI 原生學校。他認為 AI 教育領域是個巨大的解鎖，能實現個性化教育。 所以... 如果你是建設者： 從狹窄的範圍開始。製作副駕駛，而不是自動駕駛。記錄所有內容。使用自己的數據進行訓練。使用能增加記憶的工具。保持參與。 如果你是創始人/高管： 選擇 2–3 個高 ROI 的工作流程。根據「九」來設置可靠性目標（如 99.9% 或 99.9999%），並資助這個進程。配置產品、機器學習和運營團隊；要求實時評估儀表板。 如果你是操作員： 試點一個有 SLA 和備援的流程。追蹤錯誤分類。維護運行手冊。監控漂移。保持人類隨時待命以應對邊緣案例。 如果你是投資者： 支持擁有數據飛輪、強大評估習慣和專注用例的團隊。尋找工作流程特定的自動化、安全性、企業整合……以及 AI 原生教育。 如果你有時間，絕對值得一聽。