10 月 11 日，Andrej Karpathy 在 X 上重新翻出自己 4 月的一條推文，稱公眾對 LLM 能力的認知差距正在擴大，已從兩群人各說各話變成一個尖銳的漏斗。他給出四層估算：約 60 億人（約 75% 人口）幾乎沒接觸過 LLM；10 至 20 億人（約 20%）只是免費版 ChatGPT 類產品的偶爾使用者，把它當成更好的搜尋或寫作助手，其中也包括不少非數學與程式碼領域的專業人士；約 2000 萬人（0.2%）在數學與程式碼上親身使用前沿模型，看到過去要花數週數月的複雜專案如今一個提示就能由 agent 完成，包括建置應用、複製應用、翻譯應用，乃至從二進位制反編譯應用；Hacker News 首頁的整理還補上第四層——約 5000 人（0.00006%）能內部訪問前沿系統。據 Hacker News，Karpathy 把成因歸為三點：影響隨問題規模與時間跨度放大、能力在數字化且可驗證的領域形成鋸齒狀峰值、以及免費／付費／內部的訪問分層。他還提到不到一年前自己仍在逐字元手寫程式碼、偶爾按 Tab 補全。對在數學與程式碼領域使用前沿模型的開發者來說，這份估算把他們的日常體驗與大眾認知之間的距離明確量化了出來。
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Karpathy 稱大眾對 LLM 能力的理解差距正在擴大，已從兩撥人各說各話變成陡峭的漏斗：約 60 億人（75%）幾乎沒接觸過 LLM，10 至 20 億人（20%）只是免費版 ChatGPT 類產品的偶爾使用者，約 2000 萬人（0.2%）在數學與程式碼上專業使用前沿模型，僅約 5000 人（0.00006%）能內部訪問前沿系統。他把成因歸為三點：影響隨問題規模與時間跨度放大、能力在數字化且可驗證的領域形成鋸齒狀峰值、以及免費／付費／內部的訪問分層。
Karpathy 稱 LLM 能力的認知差距正在擴大，從兩群人各說各話變成尖銳的漏斗。他估算約 60 億人（75%）幾乎沒接觸過 LLM，10 至 20 億人（20%）只是偶爾用免費版聊天機器人，約 2000 萬人（0.2%）在數學與程式碼上親身使用前沿模型，過去要花數週數月的專案現在一個提示就能由 agent 完成。
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