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智东西(公众号:zhidxcom)
作者香草
编辑李水青
智东西7月17日报道,今天凌晨,业办原生OpenAI联合创始人、教亿前特斯拉AI总监Andrej Karpathy宣布重磅消息:他创办了一所AI+教育公司Eureka Labs。人学
▲Karpathy官宣成立新公司
Karpathy将Eureka Labs定义为一种新型的“AI原生学校”,将通过“教师+AI”的卡帕共生关系辅导学生学习。他还剧透了公司的西官宣创新型学校第一款产品——AI课程LLM101n,这将是业办原生一门指导学生训练AI模型的本科课程。
9年前,教亿还在斯坦福读博的人学Karpathy,以联合创始人的大神身份加入OpenAI,中途跑去特斯拉研究了5年自动驾驶,卡帕又于去年回归OpenAI追求AGI。西官宣创新型学校今年2月,他再次高调宣布离职,并透露计划从事个人项目。
现在,这一“个人项目”终于尘埃落定。
一、“教师+AI”共生,课程或免费开放
Karpathy将这家新公司视作自己20多年来,对AI和教育热情的结晶。他谈道,对教育的兴趣驱使他从线上教人玩魔方,到设计并主讲了斯坦福首个深度学习课程CS231n,再到最近推出的从零开始AI课程;而对AI的兴趣将他从学术研究带到特斯拉的产品开发,再到OpenAI的AGI研究。
到目前为止,他将以上所有的工作都看作兼职,是他“真正的工作”的副业。其对AI教育所倾注的热情可见一斑。
▲Karpathy官宣成立新公司
在官宣公告中,Karpathy谈到了学习新知识的痛点:教学出色、有耐心,并且精通世界所有语言的学科专家非常稀缺,无法亲自辅导全球80亿人。
生成式AI的出现,为这种学习体验带来了新的可能。在AI助教的帮助下,老师可以更轻松地设计课程材料,同时AI也可以辅助学生完成课程。这种“教师+ AI”的共生关系,可以有效地扩大教育范围。
Karpathy透露,Eureka Labs的第一款产品LLM101n将是一门本科课程,指导学生训练自己的AI,类似于缩小版的AI Agent。课程材料将在线提供,同时也计划组织线上和线下团队一起学习。
有网友问到Eureka Labs的产品会以免费还是订阅服务的形式提供。Karpathy称,希望Eureka Labs能成为一家正规、自负盈亏的企业,在他看来,教育内容本身应该是免费的,收入将来源于运营线上或实体课程等其他方面。
▲网友询问Eureka Labs商业模式
业界大佬们纷纷发来贺电。谷歌DeepMind首席科学家Jeff Dean说:“恭喜!AI将对教育产生巨大的影响,我知道这是你热爱的事情(几年前我做客座演讲时,看到了你是如何组织CS231n的,显然你花了很多心思来研究教授不同类型学生的最佳方法)。”
▲谷歌DeepMind首席科学家评论
Stability AI前CEO Emad Mostaque说:“祝贺你!教育是一切的核心,我迫不及待地想看到它更上一层楼。”
▲Stability AI前CEO评论
二、师从李飞飞,曾“双进双出”OpenAI
Karpathy的学术和职业履历都十分华丽。
其本科、硕士分别就读于加拿大多伦多大学和加拿大不列颠哥伦比亚大学。2011-2015年,Karpathy在斯坦福大学读博,师从知名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。
▲Karpathy学术经历
读书期间,他曾在谷歌大脑、谷歌研究院、DeepMind有过三段实习经历,参与视频领域、深度强化学习相关工作。
2015年,他作为创始成员之一加入OpenAI担任研究科学家。2017年,他被马斯克挖到了特斯拉,领导AI和自动驾驶视觉团队。
在特斯拉工作的五年间,Karpathy一手促成了自动辅助驾驶技术Autopilot的开发,这对特斯拉后来的完全自动驾驶系统FSD至关重要。
2023年2月,Karpathy高调回归OpenAI,称“受这家公司造成的影响所鼓舞”。
▲Karpathy工作经历
一年后,他再次宣布离职,并谈到近期计划是“从事个人项目”。现在,这一“个人项目”终于尘埃落定。
值得一提的是,在两次离职之后的Gap期间,Karpathy也一直没闲着,先后在YouTube上传了10节AI课程视频,目前累计播放量已超过1亿次。
结语:AI+教育赛道新增一有力玩家
AI在千行百业落地,教育领域一直是其中的热门赛道。北京智源人工智能研究院理事长黄铁军在WAIC 2024上谈道,预测未来几年,AI在教育领域所体现出的认知水平、专业水平,可与高校教授、博士、研究生等比肩。
国内,AI教育产品出海成为一大趋势。以作业帮的Question.AI、字节的Gauth为代表,国产应用在海外AI教育应用榜上异军突起。政策方面,教育部于3月发布4项行动,旨在用AI推动教与学融合应用。
如今,Karpathy的加入为这一赛道注入了新的活力,虽然AI仍存在大量“幻觉”问题,逻辑推理、深层理解能力等与人类存在差距,但作为辅助工具,AI在确保证明的准确性和可验证性方面正展现出价值。