大神 Karpathy 提出"软件 3.0 "才两周国荣配资，"软件 3.5 "已经诞生了？
交互即智能。
指 AI 不再是黑盒工具国荣配资，而是透明的思维伙伴。用户可以在 AI 思考的任何节点进行干预，提供战略指导或纠正方向。
也就是说，智能是在人类与 AI 的不断交互合作中涌现。
如此认知，来自上海交通大学刘鹏飞团队。
他们认为，2024 年 9 月之后，随着深度推理范式开启，人类能够与 AI 进行真正的思维层面交流。AI 不仅能理解我们说什么，更能理解我们为什么这么说，甚至能主动寻求认知层面的协作。
这种质的飞跃让传统的"输入提示词（prompt）→等待处理→接收结果"模式显得笨拙而低效，就像用电报方式进行现代通信一样不合时宜。
不过，why？为啥可以这么说？
我们在不改变原意的基础上，整理了刘鹏飞团队对于"软件 3.5 "概念的系统性阐释。
重点包括：
Software 3.5 在保持自然语言易用性基础上，实现人机交互认知层面突破，AI 成为透明思维伙伴，具备细粒度交互和自适应学习能力。
Software 3.5 要求开发者需要具备认知建模能力、意图工程技能、上下文工程能力、实时交互设计能力、异步协作架构设计能力和认知伦理设计能力。
Software 3.5 的认知协作时代中，人人都能成为架构师。
具体全文整理如下——
时代在变：Software 3.0 已经"过时"
Software 3.0 作为一个概念，在 2024 年 9 月之后已经显得有些过时了。为什么这么说？
Software 3.0 的核心困境源于它诞生时的技术背景。2022 年 ChatGPT 发布时，AI 的主要能力还集中在文本生成和简单推理，"自然语言编程"确实是那个时代的最佳解决方案。但 2024 年 9 月之后，我们见证了 AI 能力的代际跃迁：从 GPT-4 的生成能力到 o1 系列的深度推理，从简单的指令执行到具备元认知意识的思考能力。
最关键的变化是，人类首次能够与 AI 进行真正的思维层面交流—— AI 不仅理解我们说什么，更能理解我们为什么这么说，甚至能主动寻求认知层面的协作。这种质的飞跃让传统的"输入 prompt →等待处理→接收结果"模式显得笨拙而低效，就像用电报方式进行现代通信一样不合时宜。
更深层的问题在于 Software 3.0 对智能本质的理解偏差。它将 AI 视为"高级工具"，延续了"智能是单体属性"的传统认知，因此设计出的交互模式本质上仍是"人类指挥，机器执行"的主从关系。但我们的最新研究发现：智能并非孤立存在，而是在交互中涌现的现象。
当两个具备认知能力的主体进行深度协作时，产生的智能效果往往超越单体能力的简单叠加。因此，我们需要的不是更好的"工具使用方式"，而是全新的"认知协作范式"——这正是 Software 3.5 要解决的核心问题。
Software 3.5： 交互即智能
当 Software 3.0 在技术进步的浪潮中逐渐显露出局限性时，Software 3.5 应运而生。
这个坐标系揭示了软件发展的本质规律：不是单一维度的线性演进，而是沿着两个正交维度的立体化发展。
横轴：开发方式的演进（Development Approach）
开发方式从"代码程序 → 网络参数 → 自然语言"国荣配资， 体现了人机协作中抽象层次的不断提升： 从逐行代码到数据训练，再到意图表达。
代表人类如何创造软件的方法论变迁：
代码程序（Programming）：手工编写代码，逐行构建逻辑
网络参数（Parameters）：通过数据训练，让机器学习参数
自然语言（Natural Language）：用自然语言描述需求，让 AI 理解并执行
纵轴：交互方式的演进（Interaction Mode）
交互方式从 "操作型 → 对话型→ 认知型"， 体现了协作深度的质的跃迁： 从工具使用到对话协作，再到认知伙伴。
代表人机协作深度的质变过程：
操作型（Operational）：操作型交互，人类手动执行每个步骤
对话型（Conversational）：对话型交互，通过多轮对话完成任务
认知型（Cognitive）：认知型交互，人机在思维层面协作
Software 1.0：传统编程的黄金时代（操作型 × 编程）
Software 1.0 代表了软件开发的经典范式，程序员是绝对的主导者。在这个时代，开发者需要用 C++、Java 等编程语言逐行编写代码，精确定义每一个变量、函数和控制流程。
以情感分析为例，程序员必须手工构建规则库："如果文本包含’ love ’则返回积极，包含’ hate ’则返回消极"。整个开发过程完全依赖人类的逻辑思维和领域知识，计算机只是被动的执行工具。
虽然这种方式开发效率相对较低，需要深厚的编程技能，但它提供了无与伦比的透明性和可控性——每一行代码的逻辑都清晰可见，系统行为完全可预测。这个时代奠定了现代软件工程的基础，培养了严谨的工程思维，至今仍在关键系统中发挥重要作用。
Software 2.0：数据驱动的机器学习革命（操作型 × 参数）
Software 2.0 标志着软件开发范式的第一次重大革命。开发者不再手写具体的业务逻辑，而是设计神经网络架构，让机器通过大量数据自动学习从输入到输出的复杂映射关系。
在情感分析任务中，开发者只需构建一个包含嵌入层、LSTM 和分类层的网络，然后用标注好的文本数据进行训练，网络会自动学会识别情感模式。这种方式突破了人工规则的局限性，能够处理传统编程难以应对的复杂模式识别任务，如图像识别、语音识别和自然语言处理。
然而，Software 2.0 仍然需要大量的人工干预：数据预处理、特征工程、超参数调优、模型选择等都需要机器学习专家的深度参与。尽管训练过程是自动化的，但整个开发流程依然是操作型的，需要专业知识和经验丰富的工程师来驾驭。
Software 3.0：自然语言编程的民主化（对话型 × 自然语言）
Software 3.0 带来了软件开发的第二次革命，打破了编程语言的门槛。得益于大语言模型的突破，普通用户可以用自然语言直接描述需求，AI 能够理解复杂的人类意图并生成相应的结果。对于情感分析任务，用户只需说"请分析这段文本的情感倾向"，AI 就能立即给出准确的分析结果和详细解释。
这种模式支持多轮对话，用户可以逐步澄清需求、调整方向、迭代改进，大大降低了软件开发的认知负荷。Prompt 工程成为新的"编程"技能，开发者学会如何精心设计提示词来获得理想结果。Software 3.0 实现了软件开发的民主化，让非技术人员也能参与到软件创造过程中。
然而，这种模式仍然存在明显局限：交互本质上还是"输入 - 等待 - 输出"的线性过程，缺乏透明度，用户无法了解 AI 的思考过程，也难以进行精细化的控制和调整。
Software 3.5：认知协作的突破性创新（认知型 × 自然语言）
Software 3.5 代表了我们对未来软件开发的全新设想，它在保持自然语言易用性的基础上，实现了人机交互的认知层面突破。这不是简单的版本升级，而是交互范式的根本性变革。
在认知协作模式下，AI 不再是黑盒工具，而是透明的思维伙伴。当用户请求分析情感趋势时，AI 会实时展示其思考过程："正在分析数据结构…发现时间模式…识别到情感下降趋势…建议深入分析原因"。用户可以在 AI 思考的任何节点进行干预，提供战略指导或纠正方向。更重要的是，系统具备细粒度交互能力，用户可以针对任何特定元素进行精确调整，而不必重新开始整个流程。Software 3.5 还具备自适应学习能力，通过持续的交互历史学习用户的认知模式和偏好，逐步建立真正的智能伙伴关系。
这种认知协作模式实现了"交互即智能"的理念，人机双方的智慧在实时交互中涌现和放大，产生单独任何一方都无法达到的效果。虽然技术复杂度较高，但我们的实证研究表明，这种模式在用户体验和问题解决能力上都实现了代际性的突破。
Software 3.5: 为什么是现在？
Software 3.5 之所以在此时提出，并非偶然的概念创新，而是源于一个历史性的技术突破：大模型通过 Inference-time scaling 训练，具备深度思考的能力，人类首次能够与 AI 进行真正的思维层面交流。
这个突破标志着我们进入了"大模型第二幕"——从简单的能力涌现跃升到深度的认知对齐。在第一幕中，我们见证了 GPT、ChatGPT 等模型展现出惊人的生成能力，但它们本质上仍是"高级的模式匹配器"。而第二幕的到来，以 OpenAI 的 o1 系列和 DeepSeek 的 R1 模型为代表，AI 开始展现出真正的推理能力、元认知意识和自我反思能力。
更关键的是，这些模型不仅能理解人类的指令，更能理解指令背后的深层动机、上下文假设和未明言的期待。当 AI 能够进行假设推理、提出反问、主动澄清歧义时，传统的"输入 - 输出"模式就显得极其原始。这种思维层面的交流能力为 Software 3.5 的认知协作模式提供了坚实的技术基础。
思维层面交流的出现彻底改变了人机合作的可能性边界。在传统模式下，人类必须承担"微观管理者"的角色，事无巨细地指导 AI 的每一个步骤。而在认知协作模式下，人类可以转变为"战略指导者"，只需在关键的认知决策节点进行干预。AI 能够自主进行大量的信息搜集、模式识别和初步分析工作，然后在遇到需要人类判断的关键点时主动寻求认知输入。
更令人兴奋的是，这种合作模式支持异步协作：AI 可以在人类离线时继续思考和探索，当发现重要发现或遇到决策分歧时，会智能地选择合适的时机向人类反馈。同时，认知状态的可视化让人类能够真正"看到" AI 在思考什么——不只是最终结论，而是整个推理链条、假设验证过程和不确定性评估。这种透明性不仅增强了信任，更重要的是让人机双方能够在同一个认知框架下协作。
这种全新的合作模式必然催生了界面需求的根本性革命。传统的聊天界面被设计用于简单的问答交互，根本无法承载认知协作的复杂需求。新的界面需要支持多模态认知输入，让用户能够通过文字、图像、语音、甚至思维导图等多种方式表达复杂的认知意图。界面还必须具备上下文感知能力，能够理解用户当前的工作状态、认知负荷和注意力分配，智能地选择合适的时机和方式进行交互。
更重要的是，界面需要提供异步思考空间，支持不同时间维度的思考和反馈——有些认知任务需要即时响应，有些则需要深度思考和反复迭代。正是这些技术条件的成熟汇聚，使得 Software 3.5 不再是遥远的构想，而是当下可实现的现实。我们正站在一个历史性的拐点上，传统的人机交互模式即将被认知协作模式彻底颠覆。
Software 3.5 时代对开发者提出了什么新的要求？
Software 3.5 时代催生了全新的技能需求体系。
首先是认知建模能力：开发者需要理解不同用户群体的认知模式、工作流程和决策习惯，能够将抽象的认知需求转化为具体的交互设计。
其次是意图工程技能：这是 prompt 工程的高级形态，不仅要会写有效的提示词，更要理解如何构建多层次、多维度的意图表达框架，让 AI 能够准确理解复杂的人类需求。
上下文工程成为 Software 3.5 时代的核心技能之一。与传统的简单 prompt 不同，认知协作需要 AI 拥有丰富而精确的上下文理解。开发者必须学会构建多维度的上下文架构：包括任务上下文（当前工作的具体目标和约束条件）、用户上下文（用户的专业背景、认知习惯和偏好模式）、历史上下文（之前的交互历史和决策轨迹）、环境上下文（当前的工作环境、时间压力和资源限制）以及认知上下文（用户当前的思维状态、注意力分配和认知负荷）。开发者需要设计智能的上下文管理系统，能够动态收集、更新和提供相关上下文信息，确保 AI 在每个认知协作节点都能获得充分有效的背景信息。
实时交互设计成为新的核心技能，开发者需要设计出支持认知状态可视化、实时干预、细粒度调整的动态界面。异步协作架构要求开发者理解如何设计系统，让 AI 能够在后台持续思考，同时在适当时机与人类进行认知同步。最重要的是认知伦理设计，开发者必须考虑如何在放大人类认知能力的同时，避免认知依赖和技能退化。
每个人都能成为认知架构师
从 Software 1.0 的代码编写，到 Software 2.0 的模型训练，再到 Software 3.0 的提示（prompt）工程，现在我们迈向Software 3.5 的认知协作时代。
这不仅仅是技术进步，更是对智能本质的重新认识：
智能不是单体的属性，而是交互中涌现的现象
最高级的智能来自人机认知伙伴关系
软件开发将成为人机协作的艺术
未来的软件开发者不仅要掌握传统编程技能，更要成为优秀的认知协作者——知道何时介入、如何引导、怎样与 AI 建立真正的思维伙伴关系。
正如我们三年前预见了 Software 3.0 的到来，今天我们坚信：Software 3.5 的认知协作时代已经来临。
这将是一个人机智能真正融合的时代，一个交互即智能的时代，一个每个人都能成为认知架构师的时代。
One More Thing
关于" Software 3.0 "这还是一个关于"英雄所见略同"的故事：
Andrej Karpathy 最近在 YC 的演讲刷屏了 AI 圈。看到满屏的转发和讨论，我们既高兴又有些复杂——因为他用来解释 Software 3.0 的核心例子，几乎就是我们三年前工作的翻版。
同样的情感分类场景，同样的三段式对比，甚至连" I love this movie "这个示例都如出一辙。这种高度的一致性让我们意识到：有些想法的时间真的到了，不同的人会在不同的时刻抓住同样的本质。 Karpathy 点燃了这把火，让 Software 3.0 的概念传播到了更广阔的世界。但火苗，早在三年前就已经闪烁。"
让我们回到 2022 年。那时还没有 ChatGPT、GPT-3 Davinci 刚发布，大多数人还在讨论"大模型能做什么"。而我们，也察觉到软件开发正在经历第三次范式革命，Software 3.0 时代来临。
我们不仅提出了概念，而且开发了 Software 3.0: Promptware 开源框架：
完整的" prompt as software "工具链
版本控制、基准测试、调试等基础设施
GitHub 最早提交：2022 年
附链接：https://github.com/ExpressAI/Promptware
我们还撰写了系统性白皮书（不过没有公开发布），深度分析软件开发生命周期变革，比简单的概念提出更加全面系统。
我们即将发布完整的 Software 3.5 技术框架白皮书和具体产品实例。这次，我们不仅要定义概念，更要构建完整的认知协作生态系统。
参考文献：
[ 1 ] Generative AI Act II: Test Time Scaling Drives Cognition Engineering, Xia et al.2025
[ 2 ] Interaction As Intelligence, Ye et al.2025
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