先打个假,英推营销号疯传的 Karpathy 最新神课,
其实是他去年那期 2 小时 11 分钟的怎么把 LLM 当日常工具系统来用的实操精髓, 但 90% 的人都把核心用法用反了:

要知道大模型根本不是什么百科全书,它只是一个大约 1TB 的有损压缩包, 知识只记了个大概,还有半年前的知识截止, 连 Karpathy 自己算估值时,模型心算都直接幻觉出了 1.7 万亿的离谱假数字。

把 131 分钟的视频榨干,真正能抄的就这 4 套肌肉记忆:

1️⃣ 复杂算术必须强制跑代码: 千万别让模型心算,复杂乘法、图表和数据外推,直接让它写 Python 脚本 print 变量,数字以代码终端输出为准;

2️⃣ 上下文窗口才是真正的工作记忆: 别指望它记得训练数据,读长论文、做复杂分析先把 PDF 塞进窗口再问,换话题立刻开新聊天,绝不污染记忆;

3️⃣ 深度研究一律只当初级报告: 用 Deep Research 一口气查 27 个数据源很爽,但只能当实习生初稿,关键证据必须自己点开链接肉眼核验;

4️⃣ 写代码直接交出控制权搞 Vibe Coding: 别在聊天框手雕代码,把仓库交给 Cursor Composer 去改文件和跑测试,你退后一步只定目标和看 Diff 验收。

切记，知识在权重里又旧又糊, 你往上下文里塞什么材料、调用什么工具,才真正决定了 AI 的智商上限。

https://t.co/ccmmbSSKfy