2025 LLM Year in Review by Andrej Karpathy

Краще читати оригінал, але ось як я це розумію основні тези:
1) Завдяки Reinforcement Learning from Verifiable Rewards (RLVR) ми навчилися тренувати LLM так, щоб вони генерували текст, який для людини виглядає як міркування.
2) Оптимізація під бенчмарки (довіра до яких дедалі більше втрачається) формує рване розподілення інтелекту в людському розумінні: LLM водночас геніальні в одному й наївні в іншому.
3) Створення застосунків формату «Cursor для X», які виконують за користувача context engineering, оркеструють кілька викликів LLM, пропонують «повзунок автономності» та спеціалізований GUI під X.
4) Claude Code це приклад гарного LLM-агенту, а Codex – ні, бо у 2025 зарано для «зграї агентів»
5) Що таке Vibe coding та як змінюватиме ландшафт програмного забезпечення.
6) Nano Banana як перша технологія, схожа на LLM GUI