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大神卡帕西官宣创业:一所 AI 原生学校,要做 AI 领域的费曼_AI阅读总结 — 包阅AI

包阅导读总结

1.

关键词:卡帕西、AI原生学校、创业、教育、LLM101n

2.

总结:Andrej Karpathy(卡帕西)官宣创业成立 Eureka Labs,一所 AI 原生学校。其首个产品是课程 LLM101n,旨在打造“教师+人工智能的共生”教育模式,课程内容免费,目前部分相关代码和数据已放出。

3.

– 卡帕西创业

– 创立 Eureka Labs,一家 AI 原生的新型学校

– 此前是 OpenAI 创始成员和特斯拉 AI 主管

– Eureka Labs 及课程

– 目标是打造“教师+人工智能的共生”教育模式

– 首个产品为课程 LLM101n

– 课程大纲已出炉,从 0 构建类似 ChatGPT 的大模型及配套应用

– 课程内容暂未完全准备好,部分已在个人账号发布

– 课程特点

– 以练代学,追求最少先修要求

– 课程内容免费,从其他地方寻找收入

– 相关代码和数据已在官方账号放出

思维导图:

文章地址:https://www.qbitai.com/2024/07/167411.html

文章来源:qbitai.com

作者:梦晨

发布时间:2024/7/17 0:54

语言:中文

总字数:1242字

预计阅读时间:5分钟

评分:84分

标签:AI 教育,教育创新,技术普及,Andrej Karpathy,Eureka Labs


以下为原文内容

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大神卡帕西官宣创业:一所AI原生学校,要做AI领域的费曼

梦晨2024-07-1708:54:48 来源:量子位

梦晨 衡宇 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

今天最瞩目的消息——Andrej Karpathy(卡帕西)官宣创业了。

Eureka Labs,一家AI原生的新型学校。

卡帕西是OpenAI创始成员,曾任特斯拉AI主管,自今年2月再度从OpenAI离职后,一直没宣布下一步去向。

大家纷纷猜测,他可能回特斯拉或加入xAI?又或者自己创业自己构想的大模型操作系统。

当然很多人心中还有一个愿望,希望他能多出点教程。

现在这个愿望实现了,卡帕西这回全职搞教育,还是AI原生教育

何为AI原生教育?

想象一下与费曼一起学习高质量教材,费曼会在每一步中1对1指导你。

不幸的是,即使每个学科都能找到一位像费曼这样的大师,他们也无法分身亲自辅导地球上的80亿人。

但AI可以,而且AI有无限的耐心,精通世界上所有的语言

所以卡帕西要打造“教师+人工智能的共生”,可以在一个通用平台上运行整个课程。

如果我们成功了,任何人都将易于学习任何东西,扩大教育这个概念本身的“范围”和“程度”。

也就是让更多的人有学习的机会,以及让每一个人学习超出今天力所能及的科目,在技术的帮助下。

有人评价此举相当于把大模型的Scaling Law用在费曼上。

大模型入门课,17章打造小型ChatGPT

Eureka Labs首个产品,也是首门课程LLM101n

卡帕西称之为“世界上显然最好的AI课程”,看过他以前课程的会感到很熟悉,仍然是以练代学。

手把手带你构建一个类似ChatGPT的故事生成大模型,以及配套的Web应用程序。

使用Python、C和CUDA,从0开始,追求最少的先修要求。

目前17章节课程大纲已经出炉,可以看出,从语言建模基础和机器学习基础开始,一步步通往现代大模型应用需要的一切。

课程内容本身还未完全准备好,卡帕西表示还没有具体的时间表。

当然部分内容已经零散的发布在他个人账号了,比如最近的从0训练GPT-2。

“虽然现在还为时尚早,但我想先宣布出来而不是秘密进行”,也就是最近热门的Build in Public,公开创业

有人关心这个课程会收费吗?

卡帕西表示虽然希望公司能自我维持,但也不希望让教育内容有门槛。

目前的规划是课程内容本身免费,从其他地方寻找收入。

教育终于成了卡帕西的全职

卡帕西在整个AI届拥有超高的人气,很大一部分就来自他的课程。

包括他与李飞飞合作开设的的斯坦福大学首个深度学习课程CS231n《卷积神经网络与视觉识别》。

新推出的LM101n也是遵循这个命名规则。100-199编号代表主要针对本科水平,n代表是大一新生的入门课程。

也包括他自己的早期博客文字分享和后来的一系列Youtube视频教程。

今天的不少学者和创业者,都是跟着他入门的。

曾在CS231n课程上客座演讲的谷歌首席科学家Jeff Deen,也来祝贺并表示“早就看出来你热衷于教育了”。

卡帕西对教育的热情,甚至可以追溯到学生时期在网上教大家玩魔方。

这次他表示,教育和人工智能,人生的两大主线,终于结合到一起。

目前在EurekaLabs的官方GitHub账号上,已经有与第一章相关的代码和数据放出,感兴趣的朋友可以先睹为快了。

Eureka Labs:
eurekalabs.ai
github.com/EurekaLabsAI

LM101n:
https://github.com/karpathy/LLM101n

参考链接:
[1]https://x.com/karpathy/status/1813263734707790301

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