软件演进阶段 - 软件发展划分为三个阶段：人工编写指令的「软件1.0」、以神经网络权重为核心的「软件2.0」、由LLM开启的「软件3.0」[8] - 软件1.0是直接为计算机编写的代码，软件2.0是神经网络的权重，软件3.0则是用自然语言编程LLM[24][25] - 软件2.0领域已出现类似Github的平台如Hugging Face和Model Atlas[21] LLM本质与特性 - LLM可被视为一种「新型操作系统」，其核心设置类似CPU，上下文窗口类似内存[52] - LLM是「有缺陷的超人」：知识渊博但会产生幻觉、犯低级错误且没有长期记忆[14] - LLM具有基础设施属性，类似电网建设，通过API按量计费提供智能服务[38] - LLM生态系统类似操作系统市场，有闭源提供商和开源替代品如Llama[49] 行业应用与机遇 - 当前最大机遇是开发「部分自主性」产品，而非完全自主AI[14] - Cursor和Perplexity是早期LLM应用典范，具备上下文管理、多次调用编排和自主性滑块等特性[101][103][107] - 未来软件将普遍具备「自主性滑块」，允许用户调整自主程度[104] - 需要重构数字基础设施使其对AI友好，如将文档转为Markdown格式[170][176] 开发范式转变 - 自然语言成为新编程接口，提示词就是编程LLM的程序[27] - 出现「氛围编程」现象，非专业人士也能通过自然语言描述构建软件[141][144] - 开发者需掌握三种编程范式（1.0/2.0/3.0）并根据场景灵活选择[34] - 开发流程中「生成-验证」循环的快速运转是关键，GUI可极大提升验证效率[117] 未来发展趋势 - 当前处于类似1960年代的计算纪元，LLM算力仍集中在云端[59][64] - 需要为AI重新设计数字基础设施，使其机器可读、可操作[14][187] - 未来十年将见证技术从增强工具向自主智能体的渐进式演进[189] - 钢铁侠战衣式增强工具比完全自主智能体更适合当前技术阶段[134]