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Karpathy 最新演讲精华：软件3.0时代，每个人都是程序员

Andrej Karpathy 在 YC 旧金山创业大会演讲，介绍软件从 1.0 到 3.0 的演变，指出软件 3.0 由 LLMs 驱动，自然语言提示成编程方式。还阐述 LLMs 特性、机遇与挑战，强调为 Agent 构建软件等内容。

港大等机构用3000道物理题测试顶尖大模型，如GPT - 4o、Claude 3.7 Sonnet等，结果模型准确率远低于人类专家。研究推出PHYX基准测试，揭示模型依赖知识、公式和模式匹配，缺乏真正物理理解。

谷歌推出视频生成模型Veo 3，一句提示词就能打造电影质感短片，还能音画同步，引发网友惊叹。DeepMind CTO在访谈中表示，规模非AGI唯一要素，还提及Deep Think模式及Veo 3进展等。

近年新型AI公司NeoLab兴起，获风投后开始资助外部科研。如Thinking Machines Lab、Periodic Labs推出资助项目。NeoLab先定研究问题再选团队，决策快，虽有积极一面，但也可能使少数人影响研究走向。

哈佛医学院等团队让OpenAI o1系列大模型与数百位医生在多项测试中较量，大模型在各项诊断和管理推理任务上全面超越人类专家，不过当下模型处理非文本信号有局限。

作者推荐 OpenClaw 这款开源产品，它像钢铁侠的 AI 助手贾维斯，可与通讯协同软件协作。还介绍用百度智能云 1 分钱部署 OpenClaw，阐述其配置、应用及价值，称 AI 会成基础设施。

作者梳理SGLang中DP Attention及其Padding问题。介绍DP Attention背景、流程，指出padding分max和sum模式，旧版sum padding浪费计算、影响cuda graph使用，v0.4.10后有优化，max padding仍待完善。

Anthropic联合创始人Jared Kaplan在YC分享Scaling Law对大模型发展的影响及Claude模型意义。他指出Scaling Law源于问“蠢问题”，是推动AI进步核心动力，还给出产品构建建议，介绍Claude 4优化。

松应科技创始人聂凯旋表示团队对标英伟达，四年达其主流能力，产品落地多家企业。松应发布 ORCA Lab 1.0 开发者版，降低具身智能研发门槛。其采用开放生态，构建数据策略，目标培养物理 AI 人才，推进自主创新。

大语言模型处理长文本时，自回归生成受限于显存带宽。为减少KV缓存开销，业界尝试多种方法，但MLA有缺陷。宾夕法尼亚州立大学等研究人员提出MLRA，拆分KV缓存为四个并行分支，降低显存占用，实现4路张量并行，性能更优。