Андрей Карпаты (Andrej Karpathy) 🧠
#ИИНЦИКЛОПЕДИЯ
Выдающийся исследователь в области искусственного интеллекта, один из основателей OpenAI, бывший директор Tesla по ИИ и автор концепции Software 2.0, которая переопределила наше понимание разработки программного обеспечения.
Родился в 1986 году в Братиславе (Чехословакия), в 15 лет переехал в Канаду. Получил докторскую степень в Стэнфорде под руководством Фей-Фей Ли с диссертацией "Connecting Images and Natural Language". В 2015 году стал одним из основателей OpenAI, в 2017 перешёл в Tesla, где руководил командой компьютерного зрения для автопилота, а в 2023 ненадолго вернулся в OpenAI для работы над GPT-4. В 2024 основал Eureka Labs — образовательную платформу, сфокусированную на обучении работе с языковыми моделями.
Почему это важно
Карпаты находится на переднем крае технологической революции, связывая академические исследования с практическим применением. Его работы по компьютерному зрению и языковым моделям легли в основу современных систем автопилота и ИИ-ассистентов. Кроме того, его образовательные материалы и выступления сделали сложные концепции ИИ доступными для миллионов людей по всему миру.
Тематика:
Применение на практике
В Tesla Карпаты возглавлял команду, разрабатывающую системы компьютерного зрения для автопилота, которые сегодня используются в миллионах автомобилей. В OpenAI он участвовал в создании GPT-моделей, которые революционизировали обработку естественного языка. Его концепция Software 2.0 стала основой для множества современных подходов к разработке ИИ-систем, где инженеры больше фокусируются на данных и архитектуре, чем на написании явных алгоритмов.
Я очень люблю его обучающие материалы — особенно видео, где он с нуля показывает, как построить языковую модель. Оно клёво структурированное и позволяет понять, как работает GPT изнутри. Даже если вы никогда не писали код на Python, после этого видео многие вещи станут гораздо яснее.
Подводные камни
Несмотря на значительный вклад в демократизацию знаний об ИИ, работа Карпаты также служит примером того, насколько быстро развивается эта область. Многие концепции, которые он разрабатывал всего несколько лет назад, уже считаются базовыми, а технологии продвинулись намного дальше. Это подчёркивает необходимость постоянного обучения для всех, кто занимается ИИ.
Интересное:
- Построение токенизатора GPT
- Создание GPT с нуля (мне очень понравилось)
- Давайте воспроизведём GPT-2
- Эксперимент по генерации видео с контентом
X, GitHub, Личный сайт.
Сергей Булаев AI 🤖
#ИИНЦИКЛОПЕДИЯ
Выдающийся исследователь в области искусственного интеллекта, один из основателей OpenAI, бывший директор Tesla по ИИ и автор концепции Software 2.0, которая переопределила наше понимание разработки программного обеспечения.
Родился в 1986 году в Братиславе (Чехословакия), в 15 лет переехал в Канаду. Получил докторскую степень в Стэнфорде под руководством Фей-Фей Ли с диссертацией "Connecting Images and Natural Language". В 2015 году стал одним из основателей OpenAI, в 2017 перешёл в Tesla, где руководил командой компьютерного зрения для автопилота, а в 2023 ненадолго вернулся в OpenAI для работы над GPT-4. В 2024 основал Eureka Labs — образовательную платформу, сфокусированную на обучении работе с языковыми моделями.
Почему это важно
Карпаты находится на переднем крае технологической революции, связывая академические исследования с практическим применением. Его работы по компьютерному зрению и языковым моделям легли в основу современных систем автопилота и ИИ-ассистентов. Кроме того, его образовательные материалы и выступления сделали сложные концепции ИИ доступными для миллионов людей по всему миру.
Тематика:
- Software 2.0 — предложенная им концепция, описывающая переход от традиционного программирования к системам, где код "пишется" с помощью данных и нейросетей
- CS231n — разработанный им курс по свёрточным нейронным сетям в Стэнфорде, ставший одним из самых популярных учебных материалов по глубокому обучению
- Образовательная деятельность — его YouTube-лекции, блог и видеоуроки помогли тысячам разработчиков освоить нейросети
- Практический опыт — успешно применял глубокое обучение в индустриальных масштабах в Tesla и OpenAI
Применение на практике
В Tesla Карпаты возглавлял команду, разрабатывающую системы компьютерного зрения для автопилота, которые сегодня используются в миллионах автомобилей. В OpenAI он участвовал в создании GPT-моделей, которые революционизировали обработку естественного языка. Его концепция Software 2.0 стала основой для множества современных подходов к разработке ИИ-систем, где инженеры больше фокусируются на данных и архитектуре, чем на написании явных алгоритмов.
Я очень люблю его обучающие материалы — особенно видео, где он с нуля показывает, как построить языковую модель. Оно клёво структурированное и позволяет понять, как работает GPT изнутри. Даже если вы никогда не писали код на Python, после этого видео многие вещи станут гораздо яснее.
Подводные камни
Несмотря на значительный вклад в демократизацию знаний об ИИ, работа Карпаты также служит примером того, насколько быстро развивается эта область. Многие концепции, которые он разрабатывал всего несколько лет назад, уже считаются базовыми, а технологии продвинулись намного дальше. Это подчёркивает необходимость постоянного обучения для всех, кто занимается ИИ.
Интересное:
- Построение токенизатора GPT
- Создание GPT с нуля (мне очень понравилось)
- Давайте воспроизведём GPT-2
- Эксперимент по генерации видео с контентом
X, GitHub, Личный сайт.
Сергей Булаев AI 🤖
Вайб Кодинг (VIBE CODING) 🧠✨
#ИИНЦИКЛОПЕДИЯ
Когда ты не пишешь код, а просто объясняешь свои желания ИИ
История появления: Термин придумал Андрей Карпаты в феврале 2025-го, описывая свой опыт работы с ИИ-ассистентами в программировании. Тогда он сказал, что "полностью поддался вайбу" и "забыл, что код вообще существует".
Почему это важно: Vibe Coding радикально меняет программирование, делая его доступным для всех. Вместо изучения языков и синтаксиса, люди описывают задачи простыми словами, а ИИ превращает их в работающий код.
Ключевые особенности:
Применение на практике: Y Combinator сообщает, что 25% стартапов из зимнего набора 2025 имеют кодовые базы, на 95% сгенерированные искусственным интеллектом. Журналист New York Times Кевин Роуз создал несколько приложений, включая анализатор содержимого холодильника, который предлагает, что приготовить на обед.
Каждый раз, когда я работаю с Cursor Composer, ловлю себя на мысли, что уже не "программирую", а веду диалог. Прошу его рефакторить большие файлы, добавлять новый функционал, починить баги - и он делает это быстрее, чем я вспоминаю правильный синтаксис TypeScript.
Подводные камни: При всех плюсах, vibe coding создаёт риски. Код может работать, но быть неоптимальным или содержать скрытые уязвимости. Как говорят опытные программисты: "всё весело, пока не приходится vibe-дебажить".
Что почитать/посмотреть: моё видео как начать простейший проект с Composer, инструменты Cursor Composer и Replit Agent, статья в Business Insider "Silicon Valley's latest buzzword".
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
#ИИНЦИКЛОПЕДИЯ
Когда ты не пишешь код, а просто объясняешь свои желания ИИ
История появления: Термин придумал Андрей Карпаты в феврале 2025-го, описывая свой опыт работы с ИИ-ассистентами в программировании. Тогда он сказал, что "полностью поддался вайбу" и "забыл, что код вообще существует".
Почему это важно: Vibe Coding радикально меняет программирование, делая его доступным для всех. Вместо изучения языков и синтаксиса, люди описывают задачи простыми словами, а ИИ превращает их в работающий код.
Ключевые особенности:
- Общение с ИИ голосом или текстом, минимальное использование клавиатуры
- Фокус на описании желаемого результата, а не процесса его достижения
- Копипаст ошибок обратно ИИ без объяснений - пусть сам разбирается
- Создание "программ для одного" - персонализированных решений под конкретные нуждыПрименение на практике: Y Combinator сообщает, что 25% стартапов из зимнего набора 2025 имеют кодовые базы, на 95% сгенерированные искусственным интеллектом. Журналист New York Times Кевин Роуз создал несколько приложений, включая анализатор содержимого холодильника, который предлагает, что приготовить на обед.
Каждый раз, когда я работаю с Cursor Composer, ловлю себя на мысли, что уже не "программирую", а веду диалог. Прошу его рефакторить большие файлы, добавлять новый функционал, починить баги - и он делает это быстрее, чем я вспоминаю правильный синтаксис TypeScript.
Подводные камни: При всех плюсах, vibe coding создаёт риски. Код может работать, но быть неоптимальным или содержать скрытые уязвимости. Как говорят опытные программисты: "всё весело, пока не приходится vibe-дебажить".
Что почитать/посмотреть: моё видео как начать простейший проект с Composer, инструменты Cursor Composer и Replit Agent, статья в Business Insider "Silicon Valley's latest buzzword".
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только