Karpathy 开炮了。
这位前 OpenAI 联合创始人、前特斯拉 AI 负责人，在一段 16 分钟的对谈里，把当下 Agent 热潮的底裤扒了个干净。
他说得很直接：Agent 的本质就是大规模蒸馏。你花大价钱跑的那个大模型，99.99% 的容量都浪费在了它压根用不上的数据上。听起来刺耳，但你仔细想想，事实就是这样。
然后他给出了一条真正能跑通的技术路线：先用大模型把能力蒸馏到小模型里，再给小模型配上正确的工具，最后用一个闭环把整个系统串起来。小模型、正确的工具、一个闭环，三件事，够了。
这里面最关键的一环，是闭环。
小模型本身并不可怕，可怕的是它一旦接入闭环，就能自我校正、自我改进，越跑越强。模型的参数量可以小，但只要反馈回路搭对了，它就能长出远超参数规模的实战能力。
所以别再为更大的模型交税了。真正让一个 Agent 变得危险的，从来都不是参数量，是闭环。
这 16 分钟的信息密度，比今年市面上任何一门 500 美元的 AI 课都高。看完之后，再去读那篇 Harness, Loops, Graphs，你就会明白：闭环就是那副马具，套上了，小模型才能真正跑起来。
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