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Andrej Karpathy
简介
AI 领域知名研究者。前 OpenAI 联合创始人和研究科学家，前 Tesla AI 总监（Autopilot 负责人）。2023 年重返 OpenAI，后离职创业。
相关概念
- 提出 Vibe Coding：凭感觉写代码的 AI 编程模式
- 提出 LLM-Wiki 模式：让 LLM 持续维护一个由 raw sources、wiki、schema 组成的持久知识库，而不是每次查询时重新做 RAG
项目
| - [[karpathy-llm-c | karpathy/llm.c]] — 用简单 C/CUDA 复现和研究 LLM pretraining，把训练系统下钻到 PyTorch 抽象之下 |
| - [[karpathy-nanochat | karpathy/nanochat]] — 最小可 hack 的完整 LLM 训练 harness，覆盖 tokenizer、pretraining、finetuning、eval、inference、chat UI |
- MicroGPT — 约 200 行纯 Python、无依赖的 GPT 算法最小实现
| - [[karpathy-llm-council | karpathy/llm-council]] — 多模型独立回答、匿名互评、主席模型汇总的本地 Web app |
| - [[karpathy-jobs | karpathy/jobs]] — BLS 职业数据 + LLM rubric + treemap 的 US Job Market Visualizer |
| - [[karpathy-llm-wiki-gist | LLM Wiki gist]] — LLM 驱动的个人知识库模式，强调 persistent compounding artifact、index/log、schema 和 lint |
2026 Karpathy X Radar 追踪
- AutoResearch：把 agentic coding 扩展到自主研究循环，让 agent 修改训练代码、运行固定预算实验并用指标判断是否保留改动。
- Agentic-Engineering：从手写代码转向编排多个 agent；人类主要负责目标、上下文、约束、评估和最终判断。
karpathy.ai/jobs：用 BLS 职业数据和 LLM rubric 生成 Digital AI Exposure 可视化，是 LLM-as-analyst 的可复用模式。
| 相关来源见 [[karpathy-autoresearch | karpathy/autoresearch]] 与 raw/notes/x-karpathy-radar-2026-06-19.md。 |
2026-06-24：加入 Anthropic pre-training
| CNBC 2026-05-19 报道 Karpathy 加入 Anthropic；搜索结果中的多家报道将其定位在 pre-training / frontier R&D 方向。这个信号和 [[karpathy-autoresearch | karpathy/autoresearch]]、AI-Self-Improvement-Lab 的主线一致：前沿实验室正在把模型作为研发协作者，用于加速下一代模型训练、实验设计和研究循环。 |
对本 wiki 的意义：Karpathy X Radar 后续应优先追踪 Anthropic 是否公开 Claude-assisted pre-training research 的 workflow、eval、数据合成或实验管理材料，而不是只追踪 X 热点。
2026-07-01：LLM Wiki gist
Karpathy 的 LLM Wiki gist 将个人知识库描述为由 LLM 维护的 Markdown codebase：用户负责 source curation 和判断，LLM 负责摘要、归档、互链、冲突标注和日志/索引维护。这个模式与他近期关注的 Agentic-Engineering 一致：把 LLM 当成可持续工作的工程组件，而不是一次性聊天界面。
写入记录
- 2026-07-01 09:13 CST：补充 Karpathy LLM Wiki gist 作为来源，并把“LLM Wiki”从一句概念说明扩展为可链接来源和知识库维护模式。