尊龙游戏人生就是博

　　猫眼影戏记者 谢仰俊 报道w3u7903ejky2ywls

西风 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI

像细菌一样编写代码！

创立出“气氛编程”、“软件3.0”的大神Karpathy又抛出一个新看法
，引起网友普遍讨论——

细菌编程（Bacterial code）
，要有三个特点：代码块小而精、？榛⒆园ㄇ乙子诟粗普程
。

云云一来
，开源社区就能通过“水平基因转移”蓬勃生长
。

网友们就Karpathy提出的这个新看法举行了普遍讨论
。

甚至有网友以为这则推文是他“近十年来看到过的最有趣的帖子”
。

尚有网友好奇Karpathy的脑洞：

老天奶
，这些知识是怎么融入你的知识系统的
。

More gists, less gits.

Karpathy的新理念
，源于对生物演化生涯战略的深刻洞察
。

他以为
，若想打造一个充满活力、能快速迭代的开源社区
，开发者无妨向地球上最具生涯智慧的生命形式细菌学习
。

这些微观天下的“生涯巨匠”历经亿万年物竞天择
，早已将适者生涯的规则刻进了基因深处
。

不管是极寒、炎热
，照旧强酸、强碱
，以致太空情形
，细菌险些能殖民地球上所有的生态位
，靠的正是其基因组（即“代码”）那套厉害的演化逻辑
。

Karpathy把这套演化逻辑提炼成三条规则
，还映射到软件开发实践里：


。啃写攵枷哪芰浚

生物学里
，复制、维护每个DNA碱基对都得消耗能量
。这种“本钱约束”
，让细菌基因组自然自带“自我精简机制”
。

Karpathy以为
，软件开发也该有这意识
。写代码太容易、本钱太低
，各人随手就加依赖
，最子女码臃肿不堪
，又懦弱又杂乱
。

？榛ㄗ橹煽山涣鞯氖褂米幼椋

细菌的基因
，会组织成叫“使用子（Operon）”的功效簇
。这些？槟苷灞患せ睢⒁种苹蜃
，实现功效的 “即插即用”
。

在编程中
，这对应于高内聚、低耦合的？榛杓
。每个类或？槎加ο褚桓鲎粤Φ摹笆褂米印
，可以被轻松地替换或与其它？樽楹
，而不会引发连锁反应
。

自包括（通过水平基因转移轻松“复制粘贴”）

咋明确？细菌演化出了“水平基因转移”（Horizontal Gene Transfer）的强盛能力
，可以直接从其它细菌那里“复制粘贴”有用的基因片断（如抗生素抗性基因）
，而无需明确对方完整的基因组上下文
。

对应到软件开发中
，也就是说代码片断应是自包括的
，不依赖于项目特定的重大设置、全局状态或大宗的外部库
。

更通俗一点
，怎样判断软件代码是否切合“细菌编程”标准？

就此
，Karpathy提出了两个问题：

关于你写的任何一个function（基因）或class（使用子）
，你能想象有人在不相识你项目其余代码、也无需导入任何新依赖的情形下
，直接“随手牵羊”（yoink）地拿走它
，并连忙从中获益吗？你的这段代码
，有没有潜力成为一个热门的GitHub Gist？

用一句话总结：More gists, less gits.

虽然
，“细菌编程”并非万能仙丹
。它虽然善于快速原型设计
，但无法构建重大生命
。

Karpathy体现
，相比之下
，真核生物基因组是更大、更重大、组织更细密的monorepo
，立异性显着较低
，却是构建完整器官和协调生运气动的须要条件
。

依附智能设计的优势
，应该可以兼取两者之长：

须要时构建真核生物monorepo骨架
，但最大化保存“细菌 DNA”的特征那些由Karpathy提出的大火看法

作为前特斯拉AI总监和OpenAI首创成员
，Andrej Karpathy在AI和软件开发领域具有主要影响力
。

在提出“细菌编程”之前
，尚有多个看法被他提出并带火
，包括：

软件3.0（Software 3.0）

软件3.0
，即用自然语言编程大模子的新时代
，这个看法Karpathy在上个月刚刚提出
。

他体现
，软件在已往70年基本没怎么变过
，但最近几年却一连履历了两次根天性厘革
。

软件1.0：代码
，就是我们熟悉的古板编程
，程序员敲代码指挥盘算机通过指令执行使命
。软件2.0：权重参数
，神经网络时代不再直接写代码
，而是调解数据集
，让优化器天生神经网络的权重参数
。

他以为
，当初许多人以为神经网络就是个分类器
，跟决议树差未几
，真正的巨变爆发在大模子泛起后
。

以前的神经网络都是牢靠功效的机械
，好比AlexNet只能做图像识别
。但大模子纷歧样
，它们是可编程的！你的提醒词（prompt）就是程序
，并且照旧用英语（或其他自然语言）写的
。

由此
，我们现在进入了用自然语言编程大模子的软件3.0新时代
。

站在软件3.0的起点
，Karpathy对想要进入科技行业的人分享了自己的看法：

我们需要重写海量的代码
，专业程序员要写
，vibe coder也要写
。在接下来的十年里
，我们会把自主性滑块从左边推到右边
。

短期来看
，大宗软件需重构为 “人类+大模子” 协同模式
，半自主应用爆发
。

中期来看
，大模子逐步渗透企业级事情流
，代码、文档、数据剖析周全智能化
。

恒久来看
，类似《钢铁侠》贾维斯的智能助手普及
，自主权滑动条从左到右延伸
，但人类始终是闭环中的决议者
。

这是一个需要同时掌握 Software 1.0（代码）（模子训练）、3.0（提醒词工程）的时代
。

气氛编程（Vibe coding）

Vibe coding
，是另一个由Karpathy提出的盛行词
，焦点是既然大模子能明确英语
，那每个会语言的人都能编程

Karpathy称自己发了推特15年
，也猜不到事实哪条会火
，以为随便聊聊Vibe coding这个自己想出来的新词不会有太多人关注
，效果这个词现在火到连维基百科页面都有词条了
。

Karpathy自己实验了Vibe coding
，虽然不会Swift
，但一天就做出了iOS应用
；棺隽烁鼋蠱enu Genie的餐厅菜单图片天生器
。

不过他发明写代码反而是容易的部分
，真正难题的是安排——认证、支付、域名设置这些都要在浏览器里点来点去
。“盘算机在告诉我该点那里
，这太谬妄了
，为什么不是它自己去点？”

由此
，Karpathy以为：需要为AI agent重修基础设施
。

现在的软件都是为人类设计的
，随处都是“点击这里”的指令
，大模子看不懂
。一些先驱如Vercel和Stripe已经最先提供大模子友好的文档
，用Markdown名堂
，把所有“点击”替换成了curl下令
。

这就像给网站加robots.txt一样
，Karpathy建议加个LLM.txt
，直接告诉AI这个网站是干什么的
。

另外
，尚有一个新词
，虽然不是Karpathy率先提出的
，但获得了他的力挺
，这个词就是前几天大火的——上下文工程（Context Engineering）

Karpathy体现
，许多人以为提醒词就是一样平常用大模子时输入的简短指令
，但在所有工业级LLM应用中
，“上下文工程”完全是另一门艺术与科学
，它得精准把控上下文窗口里的信息填充
。

说它是“科学”
，是由于要做好这件事需要整合使命说明、示例演示、检索增强天生（RAG）、相关多模态数据、工具挪用、状态纪录和历史对话等要素
，还要通过压缩手艺优化内容
。

信息太少或形式不当
，LLM 就缺乏足够的上下文来施展最佳性能；信息过多或无关
，则会推高挪用本钱并降低效果
，要做到恰到利益绝非易事
。

说它是“艺术”
，则由于这需要对LLM的“行为逻辑”有直觉性的掌握
，犹如明确人类头脑的纪律
。

除了上下文工程自己
，Karpathy体现
，一个LLM应用还需要：

合理将问题拆解为可控的事情流精准填充上下文窗口挪用匹配使命需求的LLM模子处置惩罚天生-验证的用户交互流程更多细节：清静防护、效果评估、并行处置惩罚、预加载机制等

总之
，AI的进化速率已经远超预期
，而Karpathy的这些脑洞
，或许正是未来编程范式的早期信号
。

[1]https://x.com/karpathy/status/1941616674094170287[2]https://x.com/karpathy/status/1937902205765607626

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