Andrej Karpathy认为：现在大部分内容还是写给人类看的，而不是给LLM（大型语言模型）用的。
他认为：2025年应该开始转变为：99.9%的注意力将会是LLM的注意力，而不是人类的注意力。
举个例子：
- 现在99%的代码库文档还是做成漂亮的.html静态网页，默认人类会点击浏览。
- 但在2025年，文档应该变成一个单一的your_project.md文本文件，专门设计成能放进LLM的上下文窗口里。
代码库本身很容易通过程序整理成一个文件。
问题是，大部分信息（悲剧地）被锁在了那些专为人类设计的格式里——网页、PDF文件、图片、视频、音频等等，这些都是前LLM时代的技术。
前 OpenAI 的研究员 Andrej Karpathy 最近提出了一个关于未来的想法：大型语言模型（LLM）可能会成为我们获取内容的主要方式。他在 X 上写了一篇文章，解释说虽然大部分内容还是由人类写的，但未来 99.9% 的优化工作会集中在让这些内容更适合 LLM 阅读，而不是人类。这种变化可能会彻底改变我们写文档和其他内容的方式。
Karpathy 举了个例子，现在的文档通常是以 .html 格式的网页形式存在，假设人们会去点击阅读。但他预测，到 2025 年，文档可能会变成专门为 LLM 优化的单个文件，这样 LLM 能更好地理解和处理这些信息。
他还提到，虽然把代码库合并成一个文件技术上不难，但真正的挑战在于那些为人类设计的格式，比如网站、PDF、图片、视频和音频文件。这些格式在 LLM 时代之前就有了，所以对 AI 来说不太友好。Karpathy 认为，我们需要新的标准，让内容既能被人读，也能被机器读。
有个叫“llms.txt”的新标准就是朝着这个方向努力的。这个标准由 Jeremy Howard 提出，它的作用类似于 index.html，但是专门给 AI 系统用的。index.html 会把用户引导到网页的 HTML 版本，而 llms.txt 则会把 AI 引导到机器更容易读的 Markdown 版本。这样，网站就可以同时保留人类可读和 AI 优化的版本。一些公司，比如 Anthropic，已经开始用这个标准了。
这种变化不仅仅是技术上的，它还会影响到整个数字内容经济。现在的内容经济主要靠人类的注意力赚钱，比如通过广告和订阅。但如果内容主要是给 AI 消费的，那么这个行业就需要彻底改变它的赚钱方式。
另外，AI 公司已经开始授权直播新闻，这引发了一些重要的问题。当像 OpenAI 这样的公司能决定他们的 AI 系统看到什么内容时，他们实际上就变成了信息的守门人。这种变化可能会改变我们每个人发现和消费在线内容的方式，也让我们开始思考谁在控制我们获取信息的渠道。考虑到 LLM 在处理和复制信息时还经常出错，这种风险就更大了。
如果大部分注意力都转向了LLM（大型语言模型）而不是人类，那么我们组织和传递内容的方式就需要发生巨大的变化：
1、库和API的文档的变化
- 现状：文档通常分散在多个页面上，导航是为人类读者优化的。它假设人类会点击、搜索并拼凑信息。
- 2025年的愿景：文档变成一个单一的、密集的、结构良好的.md或.txt文件，设计成适合LLM的上下文窗口。它包括：
- 清晰、简洁的解释。
- 结构化的示例和用例。
- 最少的视觉杂乱（不需要漂亮的格式）。
- 供LLM理解上下文的元数据（例如，“这是一个用于数据处理的Python库”）。
2、新闻和媒体的变化
- 现状：文章是为人类参与而写的，有吸引点击的标题、SEO优化和旨在让读者留在页面上的叙事结构。
- 2025年的愿景：新闻被提炼成事实性的、密集的摘要，优化为LLM消费。每篇内容包括：
- 清晰的信息层次结构（标题→关键点→细节）。
- 结构化数据（例如，“事件：X，地点：Y，日期：Z”）。
- 最少的观点或叙事废话。
3、教育内容的变化
- 现状：课程、教程和教科书是为人类的学习节奏设计的，有视觉元素、轶事和逐步的进展。
- 2025年的愿景：教育内容被压缩成密集的、模块化的块，优化为LLM处理。每个模块包括：
- 清晰的学习目标。
- 简洁的解释。
- 结构化的示例和练习。
网友： 设计了四种最成功语言的Anders Hejlsberg没有摆脱以人类为中心的价值判断，依然用人类舒适的Go语言重写Typescript，如果他能考虑未来转向以大模型为核心，那么他会选择Rust吗？
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