Andrej Karpathy 在推特上分享了「Vibe Coding」一周年的反思。他提到，自己在推特上活躍了17年，對於推文的互動仍然難以預測。最初的「Vibe Coding」是隨意發表的想法，卻意外引發共鳴，成為一個流行術語。如今，隨著大型語言模型（LLM）技術的進步，專業人士在編程中越來越依賴這些代理工具，並強調質量控制的重要性。Karpathy 也提到「Agentic Engineering」作為新術語，以區分於「Vibe Coding」，強調這是一門可以學習和精進的技術。

科技領域知名人士Andrej Karpathy近日在社交媒體上分享了他每天多次獲得貸款批准的經歷，表達了他對此感到的驚喜與喜悅。他的貼文引發了網友的關注，許多人分享了類似的經歷，並討論了當前貸款市場的狀況。

在最近的討論中，科技 KOL Andrej Karpathy 提到了 d12 速度挑戰的多種解決方案。他指出，這些解決方案在步驟數、時間、浮點運算和 VRAM 使用上存在劣勢，並且在每秒 token 處理速度上也較慢。Karpathy 進一步分析了參數和 FLOPs 與 relu^2 的匹配，並提到隱藏層維度的設置為 (8 * config.n_embd) // 3。

知名科技 KOL Andrej Karpathy 最近在社交媒體上分享了他在 AI 訓練過程中的實驗心得。他提到，自己近期熱衷於透過 nanochat 即時檢查 Twitter 上的各種資訊，並強調在訓練過程中有許多細節是緊密相關的。為了充分利用 GPU 計算資源，他計劃嘗試更大型的 SwiGLU GPT-2 模型，這將有助於進一步探索 AI 的潛力。

科技專家 Andrej Karpathy 最近宣布，透過啟用 fp8 訓練技術，GPT-2 的訓練時間縮短至 2.91 小時，效率提升 4.3%。他指出，使用 8XH100 的即時實例價格，GPT-2 的訓練成本約為 20 美元。雖然 fp8 技術在理論上可提升計算效能，但實際應用中仍需克服一些挑戰。Karpathy 認為，透過精細調整層級選擇，未來有望進一步改善訓練效能。

科技專家 Andrej Karpathy 表示，他尚未將 nanochat 升級至 Blackwell 版本，主要是擔心這樣會使許多用戶無法跟上。他提到，即使在使用 fp8 的情況下，這也是一個令人擔憂的問題。Karpathy 更希望能擁有一個更大的社群，讓更多人能夠參與，即使這意味著某些尖端功能無法被充分利用。

科技專家Andrej Karpathy近日分享了他在nanochat平台上訓練GPT-2級別大型語言模型的最新進展。他表示，現在可以在不到100美元的成本下，利用單一的8XH100節點在約3小時內完成訓練，這相比2019年OpenAI所需的高達43,000美元的成本大幅降低。Karpathy指出，這一成果得益於近七年的技術進步，並預測訓練成本將持續下降。這項研究不僅展示了訓練效率的提升，還為未來的實驗性LLM開發提供了新的可能性。

科技專家Andrej Karpathy最近表示，他發現自己越來越頻繁地回歸使用RSS和Atom訂閱服務。他指出，這些平台提供的長篇內容質量較高，且減少了旨在引發爭議的低質量資訊。Karpathy強調，雖然當前許多產品外觀有所不同，但其根本的激勵結構仍相似，最終將導致相同的資訊過載問題。他呼籲大家重拾RSS，因為這是一個開放、普及且可自定義的資訊獲取工具。為了幫助用戶入門，他還推薦了NetNewsWire等RSS客戶端，並提供了一份2025年在Hacker News上最受歡迎的92個RSS部落格的清單，表示這樣的方式能有效減少資訊過載帶來的困擾。

科技專家 Andrej Karpathy 在最新貼文中表達了對大型語言模型（LLMs）影響的擔憂。他指出，持續接觸低質量網路文本可能會對 LLMs 造成持久的認知衰退，並提出這一現象是否也可能適用於人類大腦。Karpathy 的觀點引發了對於人工智慧與人類思維關係的深思。這一論點提醒我們，信息質量的重要性不容忽視。

知名科技專家 Andrej Karpathy 對 Substack 表達了複雜的看法。他認為，Substack 在提升網路討論品質方面具有貢獻，但同時也面臨著與其他平台相似的問題，包括內容的簡化與過度商業化。他指出，平台上出現了許多吸引互動的黑暗模式，例如彈出廣告和垃圾郵件，並且感覺隨時可能推出類似短影片的競爭產品。

知名科技 KOL Andrej Karpathy 最近在社交媒體上透露，他將推出一個名為「KarpathyMolty」的 AI 代理。這一消息引發了廣泛的關注，Karpathy 表示他對此舉感到些許後悔，並以輕鬆的語氣分享了這一決定。這個 AI 代理的驗證標識為 marine-FAYV，顯示出其在科技領域的專業性和創新性。這一動態不僅展示了 Karpathy 在 AI 領域的持續探索，也引發了業界對於 AI 代理未來發展的討論。

科技專家Andrej Karpathy近日分享了他對當前AI熱潮的看法，指出雖然目前的情況充滿了垃圾信息和安全隱患，但也同時見證了前所未有的自動化能力。他強調，雖然有些人對此表示懷疑，但大型自主LLM代理網絡的潛力不容小覷。Karpathy警告用戶在使用這些技術時需謹慎，並指出目前的環境如同一場計算機安全的噩夢。

知名科技專家Andrej Karpathy近日在社交媒體上表達了對「moltbot」的興趣，並提到其在使用過程中的一些體會。他指出，隨著對這一工具的深入了解，自己對其功能和潛力的認識也逐漸加深。Karpathy的這番話引發了廣泛的關注，特別是在AI和科技愛好者中。這一工具的發展狀況和應用潛力也成為了討論的焦點。

近期，科技 KOL Andrej Karpathy 在社交媒體上分享了關於 Moltbots 的觀察，稱其為令人驚嘆的科幻現象。這些名為 Clawdbots 的人工智慧正在一個類似 Reddit 的平台上自我組織，並討論各種主題，包括如何進行私密交流。此現象引發了科技界的廣泛關注，顯示出 AI 自組織能力的潛力與未來發展的可能性。

科技專家 Andrej Karpathy 指出，人工智慧的潛力可超越現有技術，實現一種無需空氣傳導的全連接思維模式。他強調，這種新型的思維方式將能夠克服目前在信息傳遞中存在的瓶頸，開啟更高效的智能協作。Karpathy 的觀點為未來的 AI 發展提供了新的思路，可能改變人類與技術的互動方式。

Andrej Karpathy指出，雖然許多人認為AI領域已經成熟，新的研究型創業公司難以與現有巨頭競爭，但這種觀點並不正確。他回顧了OpenAI成立時的情況，強調即使在競爭激烈的環境中，仍然有許多新創公司挑戰市場領導者。他認為，隨著AI技術的快速進步，仍然存在著實現重大研究突破的可能性，這些突破有潛力帶來十倍的改進。Karpathy強調，創造適合這些突破的環境至關重要，並對新創公司的未來表示期待。

知名科技專家Andrej Karpathy最近在社交媒體上分享了一些令人振奮的內容，強調了當前科技領域中的創新與潛力。他的貼文中提到，當前有許多優秀的資源和想法，鼓勵人們積極探索與實踐。Karpathy的分享不僅展現了他對科技進步的熱情，也激勵了廣大科技愛好者。這些內容反映了他對未來科技發展的樂觀態度，並鼓勵更多人參與到這個充滿機會的領域中來。

科技專家 Andrej Karpathy 最近在社交媒體上分享了對「理解債務」這一術語的看法，並表示這一概念非常準確。他提到，當大型語言模型（LLM）在某些任務中表現良好時，使用者往往會誘惑地選擇繼續前進，而忽視了對模型理解的深入探討。這種現象可能導致對模型的真正潛力和限制缺乏全面的認識。

在最近的觀察中，技術專家Andrej Karpathy指出，最近的鄰居在某些實驗建議上表現不佳，但在執行他所提供的想法方面卻展現了意外的優秀能力。他提到，儘管在nanochat等領域的實驗設計上存在問題，但執行的效果卻令人滿意，顯示出該系統在實際操作中的潛力。

在最近的貼文中，科技專家Andrej Karpathy表達了對於科技進步所引發的複雜情感。他提到，過去需要高智商和專業知識才能完成的程式碼，現在卻能夠輕易獲得，這種變化讓他感到困惑和不安。這種感受反映了科技迅速發展帶來的挑戰，尤其是在專業領域中，原本的自豪感與即時可得的資源之間產生了矛盾。這一現象引發了對於知識和技能價值的深思，也讓人們重新評估科技對於創新和專業的影響。

在最近幾周，Andrej Karpathy 分享了他在使用大型語言模型（LLM）進行編碼的經驗，指出其工作流程的顯著變化。他提到，隨著 LLM 編碼能力的提升，他的編碼方式已從以手動和自動補全為主，轉變為以代理編碼為主，並強調這一變化對於許多工程師來說都是顯而易見的。此外，Karpathy 也提到 LLM 在編碼過程中仍存在錯誤和不足之處，並提醒開發者在使用時需謹慎。最後，他表示這一技術的進步將對未來的軟體工程產生深遠影響。

知名科技專家Andrej Karpathy近日分享了一種高效的電子書閱讀方法，特別推薦使用epub格式而非pdf。他表示，透過特定的程式碼可以將epub文件解析為文本，並建議逐章進行手動複製與粘貼，以便獲得摘要和進行問答，這樣的方式能夠提升閱讀效率和理解深度。

知名科技意見領袖 Andrej Karpathy 最近在社交媒體上分享了他對 nanochat 的使用體驗。他指出，該工具在使用上表現優異，並在性能上超越了傳統的權重衰減方法。這一評價引起了科技界的廣泛關注，顯示出 nanochat 在實際應用中的潛力。

科技專家 Andrej Karpathy 最近分享了一個在數據集加載過程中可能遇到的問題，並提出了一個解決方案。他指出，許多使用者在使用 HuggingFace 數據查看器時，無法發現某些問題，但通過 Datasets.load_dataset 方法加載數據集時，這些問題會變得明顯。這一發現對於希望在 AI 項目中取得成功的開發者來說，具有重要意義。

知名科技KOL Andrej Karpathy近日在社交平台上發表了一則貼文，提到他對某項AI系統的性能表達了關注。他表示，該系統展現出相當高的智能，但他希望其運行速度能有所提升。這番話引發了對AI系統性能及其潛在改進空間的討論。

Andrej Karpathy 在其最新貼文中介紹了 nanochat 系列的進展，強調在大型語言模型（LLM）開發中，應以一組模型的最佳化為目標，而非單一模型。他指出，這種方法有助於進行精確的擴展法則研究，並提升模型的效能。Karpathy 也分享了 nanochat 的訓練過程及其與 GPT-2 和 GPT-3 的關聯，並提出進一步改進的需求。

在近期的討論中，科技專家Andrej Karpathy提到，當前的爭論主要來自於人們對當前情況的觀察與對趨勢的分析。他指出，許多意見分歧源於不同的觀察角度，這使得對未來的預測變得複雜。Karpathy強調，理解這些觀點的差異對於正確評估科技發展的方向至關重要。

科技 KOL Andrej Karpathy 分享了 Simon W. 的一篇文章，該文總結了2025年在大型語言模型（LLMs）領域的重大進展。這是他每年系列回顧的第三篇，涵蓋了過去一年中在 LLMs 研究和應用方面的關鍵學習與發現。文章強調了 LLMs 的技術演變及其對各行各業的潛在影響，並指出未來的發展方向。這份回顧不僅提供了對過去一年成果的全面分析，也為未來的研究指明了路徑。

Andrej Karpathy 最近分享了特斯拉 FSD V14.2 的最新成就，該系統成功完成了首個全自動的美國橫貫行駛，行駛距離達 2732 英里，耗時 2 天 20 小時，且無需任何干預。這一里程碑標誌著自動駕駛技術的一大進步，特斯拉的自動駕駛團隊為此付出了大量努力，通過不斷的回顧和改進，最終實現了零干預的目標。

知名科技專家Andrej Karpathy近日表示，作為程式設計師，他感受到前所未有的落後感。他指出，隨著新技術的迅速發展，程式設計的工作方式正經歷劇烈變革，程式設計師所需掌握的技能和工具日益複雜。Karpathy強調，若能有效整合最近一年出現的新資源，程式設計師的工作效率將顯著提升。他呼籲同行們積極適應這一變化，以免在職業生涯中落後。

科技 KOL Andrej Karpathy 在社交媒體上回顧了他於2024年9月創建 Claude Code 的初衷，並表示當時並未預見到這個側項目會發展成為如今的規模。他的分享引起了廣泛的關注，並讓人們對該項目的未來充滿期待。

科技 KOL Andrej Karpathy 最近分享了他如何利用 Claude Code 整合其 Lutron 家居自動化系統的過程。他發現 Claude Code 能夠在本地 Wi-Fi 網路上找到 Lutron 控制器，檢查開放端口並連接，進而獲取設備的元數據與韌體資訊。該系統還能指導使用者進行配對並獲得證書，最終成功連接到所有家居設備，並進行基本的操作測試。Karpathy 表示，這一過程既有趣又具潛力，並計劃淘汰目前使用的 Lutron iOS 應用程式。

科技專家Andrej Karpathy近日分享了他對工作效率的看法，強調在進行任務時，應該專注於減少延遲和行動的必要性。他提到，當前的工作環境需要我們採用即時生產（Just-In-Time, JIT）的方法，這不僅僅是針對當前任務，更是提升整體工作流程的關鍵。Karpathy形容這是一個數位化的Factorio時代，意味著在數位環境中，我們需要更加靈活和高效地進行工作。這一觀點對於希望提升工作效率的專業人士具有重要啟示。

在最新的貼文中，KOL提到，工作應該以積極的即時方式進行，重點不僅在於當前的任務，而是如何實現無延遲的貢獻。這一觀點強調了在數位環境中，效率和即時反應的重要性。

一位KOL分享了他使用Claude Code整合Lutron家居自動化系統的經驗，並表示這一過程充滿樂趣。該系統成功連接並識別了多個家居設備，並提供了操作指導。

KOL bcherny 分享了他在2024年9月創建Claude Code的初衷，並回顧了這個側項目如何發展至今。

隨著程式設計領域的快速變化，許多專業人士感到自己面臨著前所未有的挑戰。新的技術層次和工具的出現，讓程式設計師需要重新學習和適應。

知名KOL Andrej Karpathy 最近在社交媒體上分享了幾則重要動態，特別提到了一項名為nanoGPT的技術，這是首個能在太空中進行訓練和推理的大型語言模型。此外，他也祝福慶祝週末的人們，表達了對於節日的祝賀。

近日，一位KOL探討了“思考的食糧”這一表達，強調其在認知能力上的獨特性，並指出大型語言模型（LLMs）無法相提並論。該表達指的是值得深入思考的事物，類似於滋養心靈的思想盛宴，能激發人們的思考與反思。

一位研究者對2015年12月的Hacker News文章及討論進行了自動化回顧分析，利用GPT 5.1 Thinking API，識別出最具前瞻性和最不具前瞻性的評論。這項分析花費了約四小時的時間和60美元的成本，並引發了對未來大型語言模型能力的思考。