加入最火OpenAI，特斯拉前AI总监Andrej Karpathy自宣回归

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2023-02-09 08:02

机器之心报道

机器之心编辑部

官宣回归OpenAI，特斯拉前AI高级总监Andrej Karpathy的下家定了。

刚刚，特斯拉前 AI 高级总监 Andrej Karpathy 在推特上宣布，自己将再次加入 OpenAI。

我将加入 OpenAI（再一次）。与许多人工智能领域内外的人一样，我被这家公司的工作的影响所鼓舞，我个人也从中受益良多。它未来的潜力尤其令人振奋；重新加入其中并参与建设是一件非常愉快的事情！

Sam Altman 表示：欢迎回来！

距离 Karpathy 的上一次离职，已经过去了八个月。从特斯拉 AI 高级总监、自动驾驶 Autopilot 负责人的位置上离开后，他在家尝试录网课、做开源项目，算是「重拾了自己长久以来对 AI 技术工作、开源和教育等方面的热情」。

众所周知，Karpathy 是 OpenAI 的创始成员和研究科学家。但在 OpenAI 成立一年多后，Karpathy 便接受了马斯克的邀请，加入了特斯拉。

如今 Karpathy 选择回归 OpenAI，个中原因外界无法揣测。

一方面，随着 GPT-3、Dalle-E、ChatGPT 一系列影响力成果的发布，OpenAI 已经成为当下 AI 领域最热门的公司。

另一方面，或许是因为 OpenAI 的研究氛围比较浓厚，毕竟 Karpathy 很希望能够坚持自己的网课和开源事业。

事实证明，OpenAI 的很多人也喜欢这些，所以我希望我能够（坚持录网课和做开源项目）。

Andrej Karpathy 的学术、职业生涯

2005-2009 年，Andrej Karpathy 本科就读于加拿大多伦多大学，主修计算机科学与物理，辅修数学。在这里，他第一次接触到深度学习，聆听 Hinton 的课程。

2009 -2011 年，Karpathy 硕士就读于加拿大不列颠哥伦比亚大学，其导师为计算机科学系教授 Michiel van de Panne，主要研究物理模拟中用于敏捷机器人的机器学习。

2011-2016 年，Karpathy 博士就读于斯坦福大学，师从著名 AI 学者李飞飞，专注于研究卷积 / 循环神经网络以及它们在计算机视觉、自然语言处理和交叉领域的应用。期间，他设计并担任斯坦福首个深度学习课程《CS231n：卷积神经网络与视觉识别》的主要讲师。

与此同时，Karpathy 还有三段实习经历。2011 年，他进入发展初期的谷歌大脑实习，致力于视频领域的大规模无监督学习。之后的 2013 年，他再次在谷歌研究院实习，从事 YouTube 视频的大规模监督学习。2015 年，他在 DeepMind 实习，参与深度强化学习团队的工作。

结束在 DeepMind 的实习工作后，Karpathy 加入了 OpenAI 担任研究科学家。彼时，OpenAI 才刚刚成立（正式成立时间是 2015 年 12 月 11 日）。作为创始成员之一，Karpathy 帮助公司做了很多早期的招募 / 结构化工作。同时，作为一名研究科学家，他致力于生成模型的深度学习（例如使用 PixelCNN++ 生成图像）和深度强化学习。

不过，在 OpenAI 没待多久，Karpathy 就被马斯克挖去了特斯拉，接替当时的特斯拉 Autopilot 负责人、苹果 Swift 语言、LLVM 编译器之父 Chris Lattner，担任特斯拉人工智能和自动驾驶视觉总监。

从 2017 年到 2022 年，Karpathy 一直在特斯拉工作。五年里，他一手促成了 Autopilot 的开发。这项技术对于特斯拉的完全自动驾驶系统 FSD 至关重要，也是马斯克针对 Model S、Cybertruck 等车型推销的主要卖点。

随着特斯拉从最开始的自动驾驶慢慢扩展到更广泛的人工智能领域，Karpathy 也被提为特斯拉的 AI 高级总监，直接向马斯克汇报工作。

不过，天下没有不散的宴席。2022 年 7 月，Karpathy 在推特上宣布自己将从特斯拉离职。他表示，「过去五年，我非常高兴帮助特斯拉逐步接近了它的目标，如今离开是一个艰难的决定。我见证了 AutoPilot 从测试到部署到城市街道，期望未来 AutoPilot 团队持续自己的强大。」

对于未来，Karpathy 当时并没有具体的计划，「但希望重拾自己长久以来对 AI 技术工作、开源和教育等方面的热情。」

事实上，他也确实是这么做的。在闲下来的几个月里，Karpathy 给大家贡献了很多学习材料，包括一个详解反向传播的课程、一份重写的 minGPT 库、一份从零开始构建 GPT 模型的完整教程等。

目前，在 Google Scholar 上，Karpathy 的论文引用数达到了 53360。其中，引用第二多、他作为一作的论文《Large-scale Video Classification with Convolutional Neural Networks》被收录为 CVPR 2014 Oral。