Большой сдвиг в парадигме разработки ИИ: обзор 6 основных эволюций технологий LLM к 2025 году по мнению 编程随想

Стоя на исходе 2025 года, оглядываясь на развитие ИИ за этот год, наиболее заметным стало не отдельное прорывное улучшение конкретной модели, а системное преобразование всей технологической стеки и даже мышления разработчиков. Эти наблюдения от программных энтузиастов показывают, что в 2025 году ИИ не только эволюционировал по возможностям, но и радикально сменил парадигму. От новых направлений в усиленном обучении до исследований графического интерфейса — каждое изменение переопределяет наш способ взаимодействия с интеллектуальными системами.

Верифицируемое обучение с наградами становится мейнстримом: от пассивной обратной связи к активному исследованию

За последние годы стек обучения больших языковых моделей оставался относительно стабильным: предварительное обучение → контролируемая донастройка → обучение с подкреплением на основе человеческой обратной связи (RLHF). После закрепления этой схемы в 2022 году она практически не менялась. Но к 2025 году новая технология стала стандартом для всех AI-лабораторий — обучение с подкреплением на основе верифицируемых наград (RLVR).

Это преобразование гораздо глубже, чем кажется на первый взгляд. В то время как RLHF зависело от человеческого суждения, RLVR позволяет моделям самостоятельно обучаться в “объективно верифицируемых” средах — решая математические задачи, программируя и т.п. Модели начинают учиться разбирать задачи, делать пошаговые выводы, пробовать разные пути решения — появляется что-то вроде “появления” мышления. Статья DeepSeek-R1 подробно демонстрирует этот эффект, а работы OpenAI o1 (конец 2024) и o3 (начало 2025) заставляют всю индустрию понять, что это не просто научные достижения, а скачок в производительности.

С точки зрения программных энтузиастов, это означает, что ИИ перестает быть просто “рефлексивным механизмом”, а приобретает систематизированные навыки поиска решений. Вычисления смещаются с размера модели на “время размышления” — больше путей рассуждения становится новым измерением, открывающим новые горизонты развития.

Новая форма интеллекта: призрак, а не животное

2025 год заставил всю индустрию взглянуть на ИИ под новым углом. Мы не воспитываем “цифровых животных”, а вызываем “призраков” — формы существования, кардинально отличающиеся от биологического интеллекта.

Человеческий мозг эволюционировал в условиях джунглей, оптимизируя выживание племени; в то время как большие языковые модели обучаются на интернет-тексте, математических наградах и лайках людей. Их целевые функции кардинально различны, и это порождает разные формы интеллекта. Эта новая концепция дает интересный прогноз: производительность ИИ не будет расти равномерно, а проявит “зубчатый” характер — превосходя в верифицируемых областях (математика, программирование), но сталкиваясь с трудностями в задачах, требующих реальных знаний о мире.

Это также объясняет, почему бенчмарки в 2025 году стали менее надежными. Когда все тесты — это “верифицируемая среда”, RLVR вызывает переобучение моделей на тестовых данных, создавая иллюзию высокой производительности. “Обучение на тестовом наборе” стало новой реальностью.

Новое поколение приложений LLM: Cursor и Claude Code

Если базовые модели — это “универсалы”, то новые уровни приложений — это “специалисты”. Cursor — AI-помощник для редактирования кода, — именно это и делает: он не вызывает напрямую API OpenAI или Claude, а интегрирует, управляет и оптимизирует вызовы LLM, добавляя контекст, управляя затратами и интерфейсом. Эта комбинация сделала Cursor новым эталоном в области приложений эпохи LLM и вдохновила индустрию задуматься, каким будет “Cursor в области XX”.

Программные энтузиасты также видят здесь признаки: разделение труда между базовой моделью и приложениями меняется. Базовая модель все больше напоминает “выпускника университета — широкие знания, но не глубокие”; а приложения собирают этих “выпускников” в “профессиональные команды” с собственными данными, инструментами и обратной связью.

Появление Claude Code — это еще один прорыв — локальная развертка. В отличие от OpenAI, который держит модели в облаке, Claude Code “живёт” на локальном компьютере пользователя, плотно интегрируясь с рабочей средой разработчика. Это отражает реальность: в переходный период с неравномерной мощностью локальные решения более практичны, чем облачные. Они переопределяют взаимодействие человека и ИИ — уже не просто доступ к сайту, а часть рабочего окружения.

Демократизация программирования: развитие через Vibe Coding

“Vibe Coding” — возможно, самое революционное понятие 2025 года. Оно описывает ситуацию: пользователь формулирует требования на естественном языке, ИИ реализует код — при этом не нужно глубоко разбираться в технических деталях.

Практика показывает, что этот подход работает. Разработчик может написать на Rust BPE-токенизатор, не зная всех тонкостей Rust, или быстро создать одноразовый инструмент для отладки — потому что код стал “бесплатным, кратким и пластичным”. Это расширяет возможности обычных людей и повышает эффективность профессиональных разработчиков — многие прототипы, ранее невозможные, теперь можно быстро проверить.

Глубинный смысл этого сдвига — изменение функции стоимости программирования. То, что раньше требовало дней или недель, теперь занимает часы. Это кардинально меняет экономику всей софтверной экосистемы.

Следующий шаг в мультимодальности: Nano banana и возвращение графического интерфейса

Google Gemini Nano banana — это более глубокая смена парадигмы. Если большие языковые модели — это наследие эпохи 70-80-х, то следующий этап — это развитие взаимодействия человека и машины.

Переход от командной строки к графическому интерфейсу — это в первую очередь адаптация к человеческим восприятиям: люди по природе не любят читать текст, предпочитая визуализацию и пространственные представления. Аналогично, в эпоху ИИ текстовые диалоги хоть и эффективны, но не являются предпочтительным способом взаимодействия. Прорыв Nano banana — не только в генерации изображений, а в объединении текста, изображений и знаний мира — это следующий шаг мультимодальности и сигнал начала эпохи графического интерфейса.

С точки зрения программных энтузиастов, это может означать вторую большую революцию UI/UX: первая — от CLI к GUI, вторая — от текстовых диалогов к мультимодальному взаимодействию.

Итог: цепная реакция в программных парадигмах

Эти изменения 2025 года не происходят изолированно. RLVR открывает новые возможности, стимулируя развитие приложений и Vibe Coding, а зрелость мультимодальности создает условия для более естественного взаимодействия человека и ИИ.

С точки зрения программных энтузиастов, мы переживаем уникальный момент — не только в том, что ИИ умеет делать, но и в том, как люди и ИИ начинают совместно работать, меняется структура затрат на сотрудничество. Следующий этап развития зависит от того, смогут ли эти новые парадигмы объединиться в более глубокий скачок производительности.