日前，著名人工智能专家、OpenAI联合创始人Andrej Karpathy提出了未来计算机的革命性愿景：完全由神经网络驱动、不再依赖传统软件代码的计算机。
嗯，这是什么意思？所有原生 LLM + 硬件设备？
这一概念的提出，引发了网友们的广泛讨论和高度关注。奶茶觉得这个想法或许过于宏大，不切实际，于是查看了帖子下Karpathy的回复，试图找到支持证据：
▲图片来源@小互
Karpathy 表示，在这个架构下，设备的输入（比如音频、视频、触摸，甚至自然语言）会直接传递给神经网络，而输出则直接作为结果显示出来，可能是音频/视频，也可能是屏幕上的交互界面。整个计算过程完全依赖于神经网络的处理能力。这种简化的架构将彻底改变计算机的工作方式。
有网友形象地比喻人类大脑与身体的关系：大脑负责处理，躯干（外围设备）负责执行输出。
奶茶总结了网友们对这个想法的担忧：
您觉得呢？这是我们可以预见的未来吗？
他是一名苹果粉丝，热爱Apple Intelligence。
Andrej Karpathy 的未来计算愿景 2.0 是否让你想起了苹果前不久发布的 Apple Intelligence？
奶茶觉得 Andrej Karpathy 提到的未来愿景和 Apple Intelligence 很像。于是查了一下 Karpathy 对 Apple Intelligence 的看法，果然他公开承认自己很喜欢苹果的这个理念。以下是他此前的表态：
“事实上，我非常非常高兴 Apple Intelligence 的发布。这是 Apple 非常激动人心的时刻，AI 是整个操作系统的基础。主要有以下几个主题：
我们将进入一个你可以打开手机说任何话的世界。它会回应你，它认识你。它就是这么好用。这太令人兴奋了，作为一名用户，我真的很期待它。”
Karpathy 说清醒梦很像 Sora
Andrej Karpathy 不仅是技术专家，内心观察也很擅长。他之前写过一篇关于断网感受的热门帖子。最近，除了发表备受争议又充满希望的《未来计算 2.0 的愿景》外，他还发表了一篇与 Sora 相关的描述，同样很受欢迎。他记录了自己做清醒梦的经历。
什么是清醒梦？是指做梦者意识到自己在做梦，并能在一定程度上控制梦境中的场景、人物或自己的行为。一位网友的描述很准确：清醒梦的梦境会根据你的专注程度生成细节，你没有直接观察的部分就会被不准确地呈现。这种现象有点像游戏的图形渲染，为了节省资源，只渲染必要的部分。
Karpathy 在帖子中提到，他感觉梦境就像是一个 Sora 模型，充满了丰富的细节，他的智商一下子提高了 10 点。
清醒梦的比喻相当有趣，将Sora模型只渲染必要部分的原理和清醒梦的体验联系起来，既浪漫又贴切，很精彩。
“我相信并实践一万小时”
最近看了 Andrej Karpathy 在加州大学伯克利分校 AI hackathon 上的演讲，Karpathy 提出了几个很有意思的观点，想跟大家分享一下：
计算的本质正在发生变化，我们正在进入一种新的计算范式，这是非常罕见的。我几乎感觉自己回到了 1980 年的计算机时代，不是 CPU 处理指令和字节，而是大语言模型处理 token，我们有 token 的上下文窗口，而不是 RAM 中的字节，还有磁盘之类的等价物。这有点像计算机，但现在大语言模型是新的核心，这就是我将其称为大语言模型操作系统 LLM OS 的原因。
OpenAI 最初是为了与谷歌抗衡而创建的，当时谷歌就像是一个拥有 700 亿美元自由现金流的庞然大物，雇用了近一半的人工智能研究行业员工。我们当时只有 8 个人，配备一台笔记本电脑，这种对比真的很有趣，也非常符合我的背景。
OpenAI 最初探索了很多内部项目，我们也聘用了一些非常优秀的人才。这些项目中很多都没有取得很大进展，但也有一些取得了成功，比如在早期，我们开发了一个 Reddit 聊天机器人，试图与谷歌竞争，而当 Transformer 出现时，它被改造得更好，从 Reddit 扩展到其他领域。后来又有了 GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-4，甚至 GPT-4o。
我见证了这些“小雪球”的发展。截至今天，OpenAI 的市值大概已经接近 1000 亿美元。这两天你们在做的很多小项目，也许不会成功，但有些可能会成功。你们要继续推你们的“小雪球”，也许它们会成长为真正的“大雪球”。
我非常相信马尔科姆·格拉德威尔提出的 10,000 小时概念。我相信这个理论，成功来自反复练习，我们应该非常愿意投入这 10,000 个小时，不要太在意我们在做什么，无论成功还是失败，只需计算你投入了多少时间。即使我失败了的那些项目，它们也没有发展成任何东西，但它们也增加了我发展专业知识的总时间，使我能够自信地承担这些项目并使其取得成功。
参考
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