Andrej Karpathy创立AI教育公司，旨在教育全球80亿人口

denny

Eureka Labs致力于运用生成式人工智能，雕刻出一位位虚拟的教学助手，这些数字化的助理旨在帮助人类教师构建和完善课程内容，并引导学生们学习和掌握这些材料。该公司推出的首款产品是一门面向大学生的课程LLM101n，旨在训练学生们如何塑造和培养他们自己的人工智能。

Andrej Karpathy通过他的官方X平台贴文公布了这一消息。一直以来，Karpathy都被誉为人工智能界的翘楚，尤其是在计算机视觉和深度学习技术领域内享有卓越的声誉。

在投身新创业之前，Karpathy曾是OpenAI的创始人之一，并且曾两度在此机构任职，也曾在特斯拉担任AI高级总监的职务。从2015年到2017年，他作为OpenAI的研究员和创始成员活跃于科研第一线，接着转战特斯拉，直至2023年指挥特斯拉自动驾驶的计算机视觉团队。去年，他再次踏入OpenAI的门槛，与一支精英团队一同在ChatGPT上针对GPT-4进行了优化与提升。Karpathy 在他的博客中阐述了创业的初心，那就是借助人工智能技术的新进步，把优质而不易得的教育资源，高效地推广给广大民众，以此提升教育的普及率，增强普通人在接受教育的深度与广度。

我正在筹划创办一家集合人工智能与教育的公司，名为“Eureka Labs”。

在“Eureka Labs”，我们正致力于打造一个全新的AI原生学府。

我们该如何在学习新知识时获得理想的体验呢？用物理学为例，你可以想象自己与费曼一起攻读高品质的课程材料，而费曼教授就在那里，亲自引导你的每一个学习步骤。然而，像费曼这样富有热情、教学能力出众、耐心无限且精通所有语言的专家实在是太少，不可能面对面地指导我们全球的八十亿人民。然而，随着生成式人工智能新技术的突破，这种学习过程变得轻而易举。虽然教师依旧是课程设计的主导，他们的教材如今却得到了一位优化的人工智能教学助手的加持、应用与拓展。这名助手能够辅助指引学生顺利完成课程。这样一种教师与人工智能的协同作战，能够在同一个平台上顺畅推进整门课程的运作。如果这一计划取得成功，便无一人不可轻松掌握任何学问，并将教育的广度（更多的人学习新知）与深度（个体学习多个领域的深入知识，超越现今单打独斗能够达到的层次）推向新高。

我们即将推出的首款产品，世界级的LLM101n人工智能课程，将开创一个新局面。这门课程由本科水平构策，并指导学生开发自己的人工智能工具，如同人工智能教学助理的一个精简版本。虽然这些教材将在网络上公布，我们同样希望网络学生与面对面的学生能共同参与学习。

当前，我们正全力推进LLM101n的课程开发，但同时我们也对人工智能在未来成为拓展人类潜力的关键科技抱有期望。你有什么想学的吗？

对于教育的热情，他同样毫不避讳地表达了出来：“从斯坦福大学的学术探索，到特斯拉的现实产品，再到OpenAI的全能人工智能，直至如今，我以前的所有工作相比，不过是我的‘真正的工作’——教育的陪伴。”

教育内容应当是无偿的，我们将寻求其他方式来实现盈利。就目前而言，Karpathy宣布了其创业的初步计划，透露新企业期望在公众视野下一步步构建，尽管具体的产品设计和盈利方式尚待揭晓。

目前我们唯一能获取到的信息源是GitHub上的首个课程LLM101n。EurekaLabs今年六月发布了该课程大纲，立刻在AI行业内激起波澜。

浏览其目录，课程不仅涵盖了从语言建模到机器学习的AI基础知识，还囊括了多模态、RLHF与模型部署等关于大型模型处理的高级技术。除了助力学生构建自己的故事创作AI大模型（LLM），课程还旨在深化他们对AI、LLM以及深度学习的理解。

然而，根据GitHub页面的一份公告，这一课程仍在策划阶段，具体推出日期还未确定。

在X平台，Andrej对网友的询问作出响应，表达了希望Eureka Labs能够成为一个正规而健康的企业，他指示不打算通过限制教育内容的访问来获取利润。

他自然而然地想到，教学内容应该是免费的，合法授权的，企业的收益应来自于其他方面，例如运营线上或线下的学习小组，与学习者共同进步。

Karpathy在X平台回应了网友的提问。图片来源：X.在筹资方面，根据TechCrunch的报道，尚未发现关于Eureka Labs的任何投资文件公开提交的情况。同时，也未披露他是否在与人工智能领域里的其他领军人物进行合作。

教育创业背后的长久热情

Andrej Karpathy

可以追溯到以前，Karpathy 的创业活动不是无迹可循的。不仅在特斯拉和OpenAI的工作期间，Karpathy还一直积极地担任AI教育者的角色。

在YouTube上，Karpathy设立了自己的频道，经常发布关于大型语言模型（LLM）和人工智能（AI）的教学视频，吸引了众多的观众。他经营的一门在线课程“神经网络：从零到英雄”（Neural Networks: Zero to Hero），便是专门指导学生如何从基础开始搭建神经网络。

其实，Karpathy的教育之路起步更早。他的学术之旅始于多伦多大学，在那里，他投身于计算机科学、物理学和数学的学习，并深受“深度学习之父”Geoff Hinton的指导。完成硕士学位之后，Karpathy 前往斯坦福大学，成为人工智能领域杰出学者李飞飞的学生。在斯坦福大学，他不仅将注意力集中在神经网络在各领域的应用上，还创建了一门具有深远影响的课程——CS 231n：针对视觉识别的卷积神经网络。随着时间的流逝，这门课程的影响力显著提升，学生人数从2015年的150人飙升至2017年的750人，成为斯坦福其中一门最受欢迎的大型课程。