Итоги года в AI вместе с Андреем Карпаты, который понимает в этом лучше всех ( прости, Илья Суцкевер ) Мы знаем, что журнал Time назвал человеком года «создателей AI», поэтому можем с уверенностью говорить, что 2025 - это год AI и год LLM. Карпаты собрал 5 направлений, которые концептуально выделились и глобально изменили ландшафт сферы в этом году. «1/ RLVR ( Обучение с подкреплением на основе проверяемых вознаграждений ) В начале 2025 года LLM продакшн стек во всех лабораториях выглядел примерно так: - Предобучение ( GPT-2/3 of ~2020 ) - Файн-тюнинг ( InstructGPT ~2022 ) - RLHF ( обучение на пользовательском фидбеке ) Это работало хорошо, модели обучались. Но чуть позже в 2025 году появился алгоритм RLVR, и он идеально вошло в этот микс. Суть в том, что модели обучаются на средах с автоматически проверяемым результатом ( математические задачи, код ). Модели развили стратегию рассуждения, они научились разбивать решение на промежуточные вычисления, сами себя перепроверяют ( как в DeepSeek R1 ). Появился новый закон масштабирования - возможность повышать качество ответов за счет увеличения времени на раздумья (test-time compute) - вспомним o3 от OpenAI, там преимущества стали очевидны. 2/ Cursor и новый слой LLM-приложений с таким же смыслом Cursor ( $29B post-money ) наглядно показал, как должен выглядеть современный слой приложений на базе LLM. Такие приложения берут на себя инженерию контекста и оркестрацию множества вызовов LLM в сложные цепочки ( DAG ). В то время как лаборатории ( OpenAI, Anthropic, Google ) готовят универсальных студентов, приложения типа Cursor ( и это пока наверное самый яркий игрок ) превращают их в дипломированных профессионалов. 3/ Claude Code, агенты вышли на сильно более высокий уровень Claude Code (CC) стал первым убедительным примером настоящего ИИ-агента. В отличие от облачных решений, CC запускается локально и имеет доступ к вашей приватной среде и работающий hand-in-hand с вами. Отсюда и все вытекающие плюсы. 4/ Вайб-кодинг Vibe coding - это про то, что если вы умеете формулировать задачи и писать текст на своем родном языке, то значит вы сможете писать программы. Программирование стало доступным. А профессионалы теперь могут делать все еще быстрее и качественнее. 5/ Nano Banana, графический интерфейс для LLM Google Gemini Nano Banana - намек на будущую смену UI/UX взаимодействия с AI. Будущее за LLM GUI: когда модель общается с нами через изображения, инфографику, слайды, анимации и веб-приложения, объединяя генерацию текста и визуальных образов со своими знаниями о мире» Краткий итог от Андрея: 2025 год показал, что современные LLM одновременно намного умнее и намного глупее, чем ожидалось. Индустрия еще не реализовала даже 10% их потенциала. Поле деятельности остается широко открытым, и впереди нас ждет еще много работы и прогресса