🎯 情报来源：Latent.Space
在YC AI Startup School的演讲中，前Tesla AI总监Andrej Karpathy深入探讨了AI发展的新阶段Software 3.0，并揭示了大型语言模型（LLMs）的“心理学”特性及其在实际应用中的局限性。他强调了部分自主性（Partial Autonomy）在未来AI产品设计中的重要性，并提出了“自治滑块”（Autonomy Slider）的概念。
核心要点：
- Software 3.0正在取代1.0和2.0，大量现有软件将被重写。
- LLMs存在“锯齿智能”与“顺行性遗忘”两大问题，需通过更复杂的后训练方法解决。
- 部分自主性的设计可通过“生成-验证循环”优化，提升AI工具的可靠性和效率。
📌 情报分析
技术价值：高
Andrej提出的“系统提示学习”（System Prompt Learning）为LLMs的学习机制提供了新的方向，可显著提高数据效率与问题解决能力。
商业价值：极高
随着Software 3.0逐步替代传统软件，企业需要重新思考产品架构，尤其是在人机交互界面（GUI）和自治滑块设计上的创新。
趋势预测：
未来6个月内，围绕Software 3.0、LLMs心理学及部分自主性设计的研究与开发将成为行业热点，更多初创公司将聚焦于构建支持Agent的工具链。