卡帕西闢謠:我沒從Anthropic離職

2026年7月27日 13:25
卡帕西闢謠:我沒從Anthropic離職

重點摘要

智東西(公眾號:zhidxcom) 編譯 | 楊京麗 編輯 | 李水青 智東西7月27日消息,昨天,前段時間加入Anthropic的知名AI研究員、OpenAI創始成員安德烈·卡帕西(Andrej Karpathy),對自己已從Anthropic離職的傳聞進行闢謠。面對網友詢問,卡帕西直接否認稱:“這是推特上傳播的奇怪錯誤信息,沒有離職。

站內 AI 整理稿

# 卡帕西辟谣离职传闻:修改简介引发误会,本人亲自否认

据智东西7月27日消息,近日一则关于知名AI研究员安德烈·卡帕西(Andrej Karpathy)从人工智能公司Anthropic离职的消息在社交平台迅速传播,引发业界广泛关注。然而,卡帕西本人很快出面辟谣,明确否认了这一说法,称其“只是推特上传播的奇怪错误信息”。这场由个人简介修改引发的风波,再次将这位AI明星研究员的动向置于聚光灯下。 这场风波的起点是卡帕西对其X平台个人简介的一次大幅精简。有网友发现,卡帕西将原本列出Anthropic、特斯拉、OpenAI和斯坦福大学等重要身份信息的介绍,删减至只剩下一句话:“我喜欢训练大型深度神经网络”。由于他今年5月才刚刚宣布加入Anthropic,这一变动迅速被部分网友解读为离职的信号,相关讨论随后扩散至X和Reddit等平台,猜测愈演愈烈。 随着舆论发酵,有网友直接向卡帕西本人求证。卡帕西的回应干脆利落:“这是推特上传播的奇怪错误信息,没有离职。”这一直接否认让传闻戛然而止。然而他并未止步于此,随后又以调侃语气回复网友:“我以为宣布这种事的方式不是修改个人简介,而是发布那篇我刚刚和团队分享的10段(告别)长文?”风趣的回应不仅澄清了误会,也展现了他对待这场小风波的态度。 这次风波也引发了网友们的多样反应。有人调侃道:“连安安静静修改个人简介,都不行了。”也有人开玩笑说:“他还删掉了‘斯坦福博士’,难道连博士学位也退回去了?”这些幽默的评论反而让氛围变得轻松。不过也有少数人表达了失望,称原本以为卡帕西会因认为Anthropic是“一家糟糕的公司”而辞职,显示出外界对此次变动有着不同的心理预期。 卡帕西在AI界可谓家喻户晓。他毕业于斯坦福大学,师从被誉为“AI教母”的李飞飞,并设计主讲了斯坦福首门深度学习课程CS231n,该课程至今仍被视为深度学习的经典入门教材。2015年,他成为OpenAI创始团队成员之一,亲历了这家后来改变AI格局的机构从无到有的过程。2017年至2022年,他担任特斯拉AI总监,领导Autopilot计算机视觉团队,推动了自动驾驶技术的演进。2023年,他再次加入OpenAI,专注于模型中期训练和合成数据生成的研究;2024年离职并创办AI教育公司Eureka Labs,致力于通过AI提升教育体验。 今年5月,卡帕西宣布加入Anthropic预训练团队,并计划组建一支利用Claude加速预训练研究的新团队。这一动向当时被视作Anthropic加强预训练能力的重要举措,也是卡帕西职业生涯的又一次战略选择。Anthropic作为OpenAI的主要竞争对手之一,一直以AI安全研究著称,卡帕西的加入无疑为其技术实力增添了重要砝码。 此次由个人简介变化引发的离职猜测虽然被迅速澄清,但也反映出外界对顶级AI研究人员流动的极度敏感。在竞争白热化的人工智能领域,核心人才的动向往往被视为公司战略方向的信号,甚至可能影响资本市场和行业格局。卡帕西作为兼具学术底蕴与产业经验的明星研究员,其每一步动作都受到广泛关注,任何细微的变动都可能被放大解读。 卡帕西的及时辟谣,避免了错误信息的进一步扩散。截至发稿,他的X个人简介仍保留着“我喜欢训练大型深度神经网络”这一句话。这似乎是一份简洁的自我宣言——无论身处哪家公司,大模型训练始终是他真正的热情所在。这种专注也许正是他在多个顶尖机构间切换却始终保持高产的原因。 一场由修改个人简介引发的小风波,让卡帕西再次成为焦点。他的辟谣不仅平息了外界猜测,也让人们得以一窥这位研究员独特的个人风格。对于AI社区而言,卡帕西的持续活跃无疑是一个积极信号。无论是在Anthropic的新角色,还是他对大型神经网络训练的执着追求,都将继续推动这一领域向前发展。随着AI技术日新月异,类似的人才故事或许还会不断上演,而每次澄清都将帮助我们更理性地看待行业动态。

Related

相關文章

AI最尷尬的短板,中國科學院出手了

中國科學院近日針對人工智慧領域長期存在的一項被視為「最尷尬的短板」展開研究攻關。這項弱點長期困擾著AI模型的實際應用,尤其在常識推理、因果理解或對抗魯棒性等面向表現明顯,學界與業界多次呼籲需要突破性的解決方案。中科院此次出手,意味著國家級科研機構正式將此議題列為重點方向,試圖從基礎理論或演算法層面彌補當前的技術缺口。

剛剛

現場直擊:高昂真機成本鎖死具身進化,Google 科學家用視頻世界模型破局|RSS 2026

進群傳送門: 掃碼進群或添加微信Luyoyo_2026,備註:論文群 + 關注的 AI 方向。搞科研/搞技術,信息差很重要。來,一起快人一步!上車,帶你看遍全球 AI 頂會精華可獨家暢覽:專家演講PPT大會報告全文熱門論文解讀學術新星訪談掃描上方二維碼或點擊「閱讀原文」關注專區。

6 小時前