How Fast Can AI Become an Expert in a New Field? - Ryan Greenblatt

AI 现在能在不到一小时内理解大型代码库，达到人类几周的水平，但还追不上在同一项目上钻研两年的人。

很多人觉得 AI 只能做表面功夫，但最新的大模型已经能在极短时间内理解复杂系统，比如大型代码库。AI 虽然还达不到顶级专家的深度，但它们进步很快，能用“分身”并行学习、快速汇总信息。读完你会知道，AI 在“陌生领域快速上手”这件事上，已经远超大多数人想象。

AI 能在很短时间内搞懂一个新系统，虽然还不如老手，但比人类新手快得多。

• AI 理解代码库的速度：像 Mythos 5 这样的模型，能在不到一小时内理解一个大型代码库，达到人类几周摸索的水平。
• 理解深度的上限：AI 的理解会很快“卡住”，还追不上在同一个代码库里钻研两年的人类工程师。
• 进步速度：早期模型（如 3.5 版本）只能达到人类一天的水平，现在已经能做到几周，AI 的“上限”还在持续提高。

AI 可以同时派出很多“子代理”去查资料、理解细节，然后把结果合并，整体效率远超个人。

• 多 Agent 协作机制：比如让 Mythos 生成大量子代理，每个去查不同部分，最后把所有信息汇总回来。
• 任务可验证、易训练：让 AI 在大代码库里实现复杂新功能，结果好坏一目了然，这种任务很适合反复训练和提升。
• 未来趋势：AI 快速补课、并行学习的能力会越来越强，未来能在更多领域实现“速成专家”。

“AI 在一小时内能达到人类几周的理解深度，但还追不上在同一项目上钻研两年的人。”

• 让 AI 先用“分身”并行查资料、梳理全局，再让主模型做决策，能大幅提升复杂任务的完成速度和质量。
• 针对结构清晰、结果可验证的任务（如代码开发），可以反复训练 AI，持续拉高它的“新手上手线”。