7月17日，特斯拉前东谈主工智能总监、OpenAI 讨论员 Andrej Karpathy 在X上发表贴文韩国女主播朴妮唛全集，通知创立 “AI 原生” 教授平台 Eureka Labs。
Eureka Labs但愿控制生成式AI创建素养助理，补助东谈主类教师野心课程材料并指导学生学习课程材料。企业的第一款家具将是一门本科水平的AI课程LLM101n，匡助学生检察他们我方的AI。
Andrej Karpathy官宣贴文。图源：X
Andrej Karpathy是东谈主工智能边界，卓绝是谋划机视觉和深度学习时刻方面公认的领军东谈主物。
在这次创业前，Karpathy是OpenAI的首创成员，曾两度供职于OpenAI，曾任特斯拉AI高档总监。从2015年至2017年，他是OpenAI的讨论员及首创成员，随后跳槽到特斯拉，指导特斯拉自动驾驶的谋划机视觉团队至2023年。
而在往日的一年里，他再次回到OpenAI，竖立了一个小团队，在ChatGPT上检阅了GPT-4。
Karpathy在帖文中讲明了我方的创业初志，即控制东谈主工智能的新服从，将高质料且稀缺的教授资源高效地普及给更多平方东谈主，栽植教授的遮掩面，平方东谈主的受教授进程、学习广度和深度。
很自满与环球共享，我正在创办一家名为 Eureka Labs 的 AI+Education 公司。
咱们是 Eureka Labs，咱们正在斥地一所新式的 AI 原生学校。
C神偷拍咱们怎样身手获取学习新事物的理思体验？举例，在物理学方面，东谈主们不错思象与费曼整个学习颠倒高质料的课程材料，费曼会在那边指导你的每一步。不舒坦的是，那些充满关心、善于素养、无穷耐性和能干宇宙上所有谈话的主题行家也颠倒稀缺，无法按需躬行迷惑咱们所有 80 亿东谈主。
然而，跟着生成式东谈主工智能的最新阐发，这种学习体验嗅觉很容易处理。教师仍然野心课程材料，但它们得到了东谈主工智能素养助手的维持、控制和扩张，该素养助手过程优化，不错匡助指导学生完成这些课程。这种教师+东谈主工智能的共生不错在一个共同的平台上运行整个课程。要是咱们见效了，任何东谈主皆将很容易学到任何东西，从而在教授的遮掩面（很多东谈主学习一些东西）和进程（任何一个东谈主学习大批学科，超出今天韩国女主播朴妮唛全集在莫得匡助的情况下可能达到的进程）上扩大教授。
咱们的第一款家具将是宇宙上最佳的东谈主工智能课程，LLM101n。这是一门本科水平的课程，指导学生检察我方的东谈主工智能，与东谈主工智能素养助理本人的较小版块格皮毛似。这些课程材料将在线提供，但咱们还筹商让在线和实体学生整个学习。
今天，咱们正在负重致远地构建LLM101n，但咱们期待着东谈主工智能成为提妙手类后劲的短处时刻的将来。你思学习什么？
他也绝不装扮我方对教授的关心：“从斯坦福大学的学术讨论，到特斯拉的实际宇宙家具、OpenAI 的 AGI，搁置当今，我将两者集中起来的所有责任皆仅仅兼职，行为我‘果然责任’（教授）的副业。”
教授内容应当免费，将通过其他神气得益
当今，Karpathy仅官宣了创业信息，称但愿新公司能公开斥地，但还莫得公布这家公司具体的家具筹商和盈利步地。
惟一约略找到的，是在Github上的第一款课程LLM101n。6月，EurekaLabs上传课程大纲的时候，就还是引起了AI圈的大批关注。
从目次来看，这个课程不仅包括了谈话建模、机器学习等AI边界的基础常识，还有多模态、RLHF、模子部署等大模子的短处时刻课程。课程不足约略匡助学生搭建起我方的Storyteller AI 大模子 (LLM)，还能让学生AI、LLM 和深度学习边界有比拟长远的了解。
图源：Github，网址：https://github.com/EurekaLabsAI
不外，GitHub页面上发布的一份证据称，这个课程还在准备中，什么时候能上线，还莫得具体的时刻表。
Andrej在X上也回报了网友的关系发问，默示但愿Eureka Labs成为一个刚直的、可健康运营的企业，并不思通过对教授内容的探望限制来得益。
我的自然思法是，内容本人是免费的、正当得到许可的，公司的收入来自其他处所，比如组织和搞定线上或线下的学习小组，整个进行学习。
Karpathy回复网友发问。图源：X
在融资层面，据TechCrunch报谈，当今莫得发现公开提交与Eureka Labs相关的任何投资文献。他也莫得披露他是否正在与东谈主工智能边界的其他着名指导者互助。
教授创业背后的执久热忱
Andrej Karpathy
Karpathy这次创业其实有迹可循。在供职于特斯拉和 OpenAI 的办事糊口中，Karpathy还一直是别称活跃的AI诚实。
Karpathy 还在 YouTube 上领有一个频谈，如期发布对于大型谈话模子（LLM）和东谈主工智能（AI）的素养视频，眩惑了大批不雅众。其中，他在规划的一门在线课程“神经聚积：从零到英杰”（Neural Networks: Zero to Hero），就特意西席学生如何从基础开动构建神经聚积。
实质上，Karpathy的教授糊口开展得更早。他的学术旅程始于多伦多大学，那边他学习了谋划机科学、物理学和数学，并深受深度学习之父Geoff Hinton的影响。在完成硕士学位后，Karpathy 赶赴斯坦福大学，师从东谈主工智能边界的凸起学者李飞飞。
在斯坦福，他不仅专注于神经聚积在多个边界的应用，还创办了斯坦福深度学习的标识性课程CS 231n：用于视觉识别的卷积神经聚积。这门课程的影响力跟着时刻的推移权贵增长，从2015年的150名学生增多到2017年的750名学生，是斯坦福学生边界最大的课程之一。
Andrej Karpathy个东谈主主页。图源：https://karpathy.ai/
Karpathy在贴文中也默示，Eureka Labs 是他在近两年内对 AI 和教授的关心的顶峰。
我对教授的有趣使我从YouTube上对于魔方的教程到在斯坦福大学开动CS231n韩国女主播朴妮唛全集，再到我最近的Zero-to-Hero AI系列。自然我在东谈主工智能方面的责任将我从斯坦福大学的学术讨论带到了特斯拉的果然宇宙家具和 OpenAI 的 AGI 讨论。但到当今为止，我所有将两者集中起来的责任皆仅仅兼职，行为我“果然责任”的支线任务，是以我很自满能长远讨论并创造一些伟大、专科的东西，况且全职去作念。