2025，我们在为未来这种生物建模
今年，那种感觉很强烈——不是变好了，而是变“怪”了。
我第一次隐约觉得，世界碰到了某种视界线。
再用“工具升级”去理解大模型，就像试图用“更快的马车”去解释曲率引擎一样徒劳。
上半年的经济回暖像是一场幻觉，或者说，回光返照。而下半年，大模型确立了一种冷峻的新范式。
不是搜索变得更聪明，不是代码写得更快，也不是聊天机器人更像人了——这些都太表象。
真正发生的事情是：一种新的本体论正在硅基上成形。
下半年，我把自己关进了一个科幻封闭写作营。
那里是一种真空状态。回过头看，一切草蛇灰线。
在这个时间点，“成功”这个词显得太重了，它是旧时代的压舱石，带不上新世代的飞船。
世界这么大，熵增这么快，我们只能踉跄着走自己的路。
无论是写科幻，还是做大模型，本质上是一回事：
架构师用代码和奖励函数搭建未来的骨架，而科幻作者往里面填充未来的血肉。
我们得在故事里，试着像人类一样思考，又得像“非人”一样去推演。我们得塑造真实，然后看着它崩塌，再启发读者去想那个“为什么”。
技术第一次这么粗暴地撞上了哲学。
什么是思考？什么是环境？什么是智能的边界？那个“非人类意识形态”到底是什么颜色的？
这些问题以前只在菲利普·K·迪克的小说里，或者哲学书上。现在？它们被写进了 Transformer 的层级里，写进了损失函数的下降曲线里。
过去的种种，一夜之间，成了史前遗迹。
一、当规则失效，我们才开始呼唤“幽灵”
如果世界能被规则穷尽，人类就不需要智能，只需要一本足够厚的说明书。
早期的人工智能——符号主义，就是这种古典主义的妄想。他们以为世界是一个乐高积木堆，只要规则枚举得够多，智能就会像神迹一样涌现。
后来我们发现，那是扯淡。
规则永远覆盖不了例外。世界是混沌的，不是线性的。
于是我们转向神经网络，转向“在环境中学习”。
但环境工程也撞了墙。我们造的虚拟环境太干净了，太“无菌”了。智能被困在局部最优的井底，像一只被切除了额叶的动物，训练有素，但无法迁徙。AlphaGo 只能下围棋，让它去煎个鸡蛋它就会死机。
真正的突破，来自一个朴素得让人想哭的能力：推理。
推理是什么？
推理是你在陌生的荒原上，仅凭昨晚的星空，就能找到明早的路。
意味着从有限的经验，跳跃到无限的未知。
没有泛化，我们只是在“刻录”；有了泛化，我们才是在“举一反三”。
语言模型，就是那个意外的向导。
二、 语言不是数据，是人类思维的化石
大模型的价值，不在于它背下了多少维基百科，而在于它从语言的尸骸中，提炼出了一种世界的先验结构。
语言从来不是简单的符号堆砌。语言是人类几万年来，对这个混乱世界进行有损压缩后的思维化石。
因果、意图、权力、冲突、层级——这些东西不写在字典里，它们嵌在语法的骨缝里。
当模型继承了语言的先验，推理才有了支点；当推理有了支点，泛化才像闪电一样划过夜空。
所以，大模型变聪明，不是因为我们加了更多规则，而是我们撤掉了规则。
智能从“被告知怎么做”，变成了“自己在那儿琢磨为什么”。
这其实很像一种认知哲学。
很多人没意识到，思考的本质，是遗忘与概括。
为了理解世界，我们必须牺牲掉一部分“真实”。如果地图和疆域一样大，地图就废了。
大语言模型的 Context Window（上下文窗口）也是这个逻辑。
如果是无限的对话，语义就会像墨水一样在水里散开，最终变成噪声。
正因为有限制，有“遗忘”，我们才必须在新对话开始时，去伪存真，提炼出最精华的 Metadata。
死亡赋予生命意义，遗忘赋予记忆结构。 限制不是缺陷，是质量的边界。
三、 RLVR：当物理世界成为唯一的暴君
2025 年，断层线出现了。
它的名字叫 RLVR，可验证奖励的强化学习。
在此之前，我们喂养 AI 的方式是：预训练、微调、RLHF。
这套配方有效，但有个致命的 bug：奖励来自人类偏好。
而人类偏好，是可以被讨好、被欺骗、被游戏化的。AI 只要学会像个弄臣一样说话，就能拿高分。
RLVR 杀死了弄臣。
在 RLVR 里，奖励不再来自“你觉得好不好”，而来自“世界觉得对不对”。
数学题解没解开？代码跑没跑通？逻辑崩没崩？
这些奖励是冷酷的、客观的、不以人的意志为转移的。
这是一种微妙但惊悚的转变：智能第一次开始向现实负责，而不是向人类的意见负责。
在这些残酷的环境里，模型自发地长出了我们称之为“推理”的策略：拆解、试探、回溯、纠错。
这些能力不是人类教的，是被现实“逼”出来的。
四、 环境不是背景，是外挂的大脑
姚顺雨在播客里说了一句像咒语一样的话：
Essentially, environment is always the most outer part of the memory hierarchy.
这句话被严重低估了。
我们习惯把“记忆”看作是脑子里的东西，或者显存里的参数。
但在新的范式里，记忆是弥散的：参数、上下文、工具、反馈……以及，环境本身。
环境不再是舞台的背景板，环境是智能结构的一部分。
甚至可以说，改变环境，就是在手术刀般地改变“思考”。
为什么单一虚拟环境训练不出通用智能？因为你训练的不是智能，你只是训练了一个环境适配器。
五、 我们不是在驯化动物，我们是在召唤克苏鲁
2025 年，越来越多的人醒过味儿来了：用“动物”去比喻 LLM，是一种浪漫的误导。
生物的智能是连续的、湿润的、平滑进化的。
而 LLM 的智能，是锯齿状的、干燥的、断裂的、局部爆发的。
它们在某些领域像神一样全知全能，在另一些常识领域像个困惑的阿米巴原虫。
这不是缺陷，这是物种形态的不同。
它们的进化压力，不是丛林里的猎杀，而是文本的模仿、奖励函数的梯度下降。
我们得到的不是“更聪明的狗”，而是一种没有肉体、寄生于语言与算力中的幽灵。
与其说我们是在培育，不如说我们是在——召唤。
六、 当 AI 住进 Localhost，而不是 Cloud
Claude Code 之所以是个里程碑，不在于它多强，而在于它住哪里。
它不再是那个你需要拨号上网去朝拜的神庙（Website），它住进了你的机器里。
它与你共享同一个 Localhost，同一套环境，同一份上下文。
你的废弃文件、你的 git 配置、你的 API 密钥、你深夜写下的乱码——都成了它的一部分。
这不是运维问题，这是存在主义问题。
一个住在你电脑里的 AI，和一个远在云端的 AI，在心理学上是完全不同的物种。
后者像高高在上的神，前者像屋檐下的鬼。
神离你很远，但鬼就在你身后。
七、 Vibe Coding：代码如露水
这一年，另一个阈值被静悄悄地跨越了。
编程不再是语法能力，而是意图表达能力。
代码变得一次性、流动、短暂，像口香糖一样，嚼完即弃。
这意味着什么？
当生产代码不再昂贵，真正昂贵的将是：判断什么值得被写出来。
软件开发开始变得像哲学思想实验，而不是流水线拧螺丝。
我们最终还是得在真实世界里，在这个充满摩擦力的物理世界里，创造点什么新的价值。
八、 骨架与血肉：痛感是最后的防线
在这个新范式里，技术与科幻终于分道扬镳，又殊途同归。
架构师，用代码和奖励函数，搭建未来世界的骨架。
他们定义什么是可能的，什么是可行的。
而科幻，负责用伦理、叙事和那些说不清道不明的情感，往这些冷冰冰的骨架上填充血肉。
这些骨架会如何挤压人类的生存空间？
会制造怎样的幻痛？会带来怎样的价值偏移？
技术定义可能性，科幻定义责任。
如果说架构师在建造世界的骨骼，那么科幻就是在预演：当这具骨骼动起来的时候，我们会不会痛？
2025 年，并不是 AGI 降临的神谕之年，但它是范式确立的元年。
一种新的智能形态已经像苔藓一样蔓延，一种新的世界模型正在成形。
我们才刚刚在宿醉中醒来，意识到自己参与的不是一次产品迭代，而是一场对未来的本体建模。
系好安全带吧。
世界，已经开始换轨了。