作者 | 王奕昕
编辑 | 邓咏仪
7月17日，特斯拉前人工智能总监、OpenAI 研究员 Andrej Karpathy 在X上发表贴文，宣布创立 “AI 原生” 教育平台 Eureka Labs。
Eureka Labs希望利用生成式AI创建教学助理，辅助人类教师设计课程材料并指导学生学习课程材料。企业的第一款产品将是一门本科水平的AI课程LLM101n，帮助学生训练他们自己的AI。
Andrej Karpathy官宣贴文。图源：X
Andrej Karpathy是人工智能领域，特别是计算机视觉和深度学习技术方面公认的领军人物。
在此次创业前，Karpathy是OpenAI的创始成员，曾两度供职于OpenAI，曾任特斯拉AI高级总监。从2015年至2017年，他是OpenAI的研究员及创始成员，随后跳槽到特斯拉，领导特斯拉自动驾驶的计算机视觉团队至2023年。
而在过去的一年里，他再次回到OpenAI，建立了一个小团队，在ChatGPT上改进了GPT-4。
Karpathy在帖文中解释了自己的创业初衷，即利用人工智能的新成果，将高质量且稀缺的教育资源高效地普及给更多普通人，提升教育的覆盖面，普通人的受教育程度、学习广度和深度。
很高兴与大家分享，我正在创办一家名为 Eureka Labs 的 AI+Education 公司。
我们是 Eureka Labs，我们正在建设一所新型的 AI 原生学校。
我们怎样才能获得学习新事物的理想体验？例如，在物理学方面，人们可以想象与费曼一起学习非常高质量的课程材料，费曼会在那里指导你的每一步。不幸的是，那些充满热情、善于教学、无限耐心和精通世界上所有语言的主题专家也非常稀缺，无法按需亲自辅导我们所有 80 亿人。
然而，随着生成式人工智能的最新进展，这种学习体验感觉很容易处理。教师仍然设计课程材料，但它们得到了人工智能教学助手的支持、利用和扩展，该教学助手经过优化，可以帮助指导学生完成这些课程。这种教师+人工智能的共生可以在一个共同的平台上运行整个课程。如果我们成功了，任何人都将很容易学到任何东西，从而在教育的覆盖面（许多人学习一些东西）和程度（任何一个人学习大量学科，超出今天在没有帮助的情况下可能达到的程度）上扩大教育。
我们的第一款产品将是世界上最好的人工智能课程，LLM101n。这是一门本科水平的课程，指导学生训练自己的人工智能，与人工智能教学助理本身的较小版本非常相似。这些课程材料将在线提供，但我们还计划让在线和实体学生一起学习。
今天，我们正在全力以赴地构建LLM101n，但我们期待着人工智能成为提高人类潜力的关键技术的未来。你想学习什么？
他也毫不掩饰自己对教育的热情：“从斯坦福大学的学术研究，到特斯拉的现实世界产品、OpenAI 的 AGI，截至目前，我将两者结合起来的所有工作都只是兼职，作为我‘真正工作’（教育）的副业。”
教育内容应当免费，将通过其他方式赚钱目前，Karpathy仅官宣了创业信息，称希望新公司能公开建设，但还没有公布这家公司具体的产品规划和盈利模式。
唯一能够找到的，是在Github上的第一款课程LLM101n。6月，EurekaLabs上传课程大纲的时候，就已经引起了AI圈的大量关注。
从目录来看，这个课程不仅包括了语言建模、机器学习等AI领域的基础知识，还有多模态、RLHF、模型部署等大模型的关键技术课程。课程不及能够帮助学生搭建起自己的Storyteller AI 大模型 (LLM)，还能让学生AI、LLM 和深度学习领域有比较深入的了解。
图源：Github，网址：https://github.com/EurekaLabsAI
不过，GitHub页面上发布的一份说明称，这个课程还在准备中，什么时候能上线，还没有具体的时间表。
Andrej在X上也回应了网友的相关提问，表示希望Eureka Labs成为一个正当的、可健康运营的企业，并不想通过对教育内容的访问限制来赚钱。
我的天然想法是，内容本身是免费的、合法得到许可的，公司的收入来自其他地方，比如组织和管理线上或线下的学习小组，一起进行学习。
Karpathy回复网友提问。图源：X
在融资层面，据TechCrunch报道，目前没有发现公开提交与Eureka Labs有关的任何投资文件。他也没有透露他是否正在与人工智能领域的其他知名领导者合作。
教育创业背后的持久热忱
Andrej Karpathy
Karpathy此次创业其实有迹可循。在供职于特斯拉和 OpenAI 的职业生涯中，Karpathy还一直是一名活跃的AI老师。
Karpathy 还在 YouTube 上拥有一个频道，定期发布关于大型语言模型（LLM）和人工智能（AI）的教学视频，吸引了大量观众。其中，他在经营的一门在线课程“神经网络：从零到英雄”（Neural Networks: Zero to Hero），就专门教授学生如何从基础开始构建神经网络。
实际上，Karpathy的教育生涯开展得更早。他的学术旅程始于多伦多大学，那里他学习了计算机科学、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 前往斯坦福大学，师从人工智能领域的杰出学者李飞飞。
在斯坦福，他不仅专注于神经网络在多个领域的应用，还创办了斯坦福深度学习的标志性课程CS 231n：用于视觉识别的卷积神经网络。这门课程的影响力随着时间的推移显著增长，从2015年的150名学生增加到2017年的750名学生，是斯坦福学生规模最大的课程之一。
Andrej Karpathy个人主页。图源：https://karpathy.ai/
Karpathy在贴文中也表示，Eureka Labs 是他在近两年内对 AI 和教育的热情的顶峰。
我对教育的兴趣使我从YouTube上关于魔方的教程到在斯坦福大学开始CS231n，再到我最近的Zero-to-Hero AI系列。虽然我在人工智能方面的工作将我从斯坦福大学的学术研究带到了特斯拉的真实世界产品和 OpenAI 的 AGI 研究。但到目前为止，我所有将两者结合起来的工作都只是兼职，作为我“真正工作”的支线任务，所以我很高兴能深入研究并创造一些伟大、专业的东西，并且全职去做。
友情提示
本站部分转载文章，皆来自互联网，仅供参考及分享，并不用于任何商业用途；版权归原作者所有，如涉及作品内容、版权和其他问题，请与本网联系，我们将在第一时间删除内容！
联系邮箱：1042463605@qq.com