安德烈·卡帕西（Andrej Karpathy）

概况

安德烈·卡帕西（Andrej Karpathy）是 AI 研究者与教师，他的职业轨迹穿过 shaping 现代机器学习的多家机构。他于1986年10月23日出生在当时的捷克斯洛伐克的布拉迪斯拉发，15岁时全家搬到多伦多^[1]。他为人所知的有两部分：一是在 OpenAI 与特斯拉的研究和工程工作，二是许多人是靠着他讲的课程和讲座入门深度学习的^[1][4]。

教育与早期研究

他在多伦多大学读书，2009年获得计算机科学与物理学两个学士学位；据他个人网站的时间线，这段学习从2005年持续到2009年，并辅修数学^[1][3]。随后他在英属哥伦比亚大学读硕士（2009年至2011年），研究的是为物理模拟人物学习控制器（learning controllers for physically simulated figures）^[1][3]。这个问题说白了是：不去手工设计让模拟身体动起来的控制信号，而是让模型自己从数据里把这些信号学出来。

之后他到斯坦福读博士，2015年在李飞飞（Fei-Fei Li）指导下完成，方向是卷积神经网络与循环神经网络^[1][3]。卷积网络是让图像识别真正好用的那类结构，循环网络在当时则是处理文本等序列数据的常用工具。

教学

在斯坦福，他是深度学习课程 CS231n 的主讲教师，时间为2015年至2017年，期间选课人数从150人增长到750人^[1]。后来他又以在线课程《Neural Networks: Zero to Hero》和讲解大语言模型与 AI 的 YouTube 频道为人所知^[4]。教学与他的研究工作并不是两件事：课上讲的内容，往往就是他当时正在亲手做的东西。

OpenAI 与特斯拉

他是 OpenAI 2015年的创始成员之一，并在那里担任研究科学家直到2017年^[1][2][3]。2017年6月，他出任特斯拉的 AI 总监，向 Elon Musk 汇报^[1]。在2017年至2022年的这段任职中，他带领 Autopilot 的计算机视觉团队，并短暂负责特斯拉 Optimus^[3]。2022年7月，他宣布离开特斯拉^[1]。

回到 OpenAI，再到 Eureka Labs

2023年2月9日，他回到 OpenAI，组建团队做 midtraining 与合成数据生成，2024年2月再次离开^[1][3]。所谓 midtraining，指的是介于大规模预训练与最终微调之间的训练阶段；合成数据则是由模型生成、而不是从人那里收集来的数据。

2024年7月16日，他宣布创办 AI 教育公司 Eureka Labs，第一个产品是课程 LLM101n^[1]。Eureka Labs 于2024年成立，目标是把 AI 助手用在教育上，TechCrunch 指出他是否会继续经营这家公司尚不清楚^[4]。2025年2月，他提出了「vibe coding」这个说法^[1]。

加入 Anthropic

2026年5月19日，他宣布加入 Anthropic，从事预训练（pre-training）工作^[1][4]。TechCrunch 报道说，他是在 X 上公布这一消息的，并在宣布当周入职^[4]。他进入的是 Anthropic 的预训练团队，团队负责人是 Nick Joseph^[4]；Anthropic 一位发言人表示，他将组建一个团队，研究如何用 Claude 加快预训练研究^[4]。预训练是语言模型漫长的第一阶段：在针对具体任务调优之前，先让它从大量文本中学习。

他表示，未来几年在大语言模型前沿的工作将格外具有塑造意义^[4]。他也说自己仍然对教育怀有深厚的热情，计划日后回到教育工作中去^[4]。

在发展中的位置

卡帕西的路径特别之处，在于他反复在「造系统」和「讲系统」之间来回。他参与了 OpenAI 的创立，在一家汽车公司的辅助驾驶视觉系统上做了五年，创办了一家想用 AI 教书的公司，如今又转到一家主要模型开发商的预训练一侧^[1][3][4]。贯穿这些经历的共同线索是训练本身：一个网络如何从数据里被教出来——数据是车上的图像、是学走路的模拟身体，还是大模型在被调优之前读过的那些文本。