Andrej Karpathy：他睡着以后，机器还在替他做研究

凌晨三点，很少有人觉得这是个好时辰。Andrej Karpathy 觉得是。他解释过一次：早上七八点，美国的另一边已经醒了，短信和新闻陆续上门；而凌晨三点，什么都是静的。读博那几年，他常工作到三点才睡，把一天里最干净的几个小时，留给最难的问题。

那是他一个人的时间。

2026 年 3 月的一个清晨，他却发了一条近乎欢呼的消息：「i didn't touch anything. brb sauna.」我什么都没碰，去蒸桑拿了。前一夜，他在睡觉；他的机器在上班，跑实验、调参数、试一个又一个想法，天亮前交上来一份他自己没想到的答案。他看了一眼日志，出门蒸桑拿。

凌晨三点还是那个凌晨三点。只是这一次，站在实验台前的不再是他。

下面的故事，是一个人怎样一步一步，把自己从自己的工作中让出来。

一、一门没人教过的课

2015 年，斯坦福大学出现了一门以前没有过的课。那几年，深度学习正在爆发，会这项技术的人大多在公司里，忙着把它变成产品；大学课堂里，几乎没人系统地教。最后接下这件事的，是一个博士生，Andrej Karpathy。他索性从头设计了一门课，课号 CS231n，内容就一件事：教计算机看懂照片。第一学期，150 人；第二年，330 人；第三年，750 人。这门课成了斯坦福最抢手的课之一。

但比人数更重要的，是他接下来做的那个动作：他把课件、作业、讲义，全部放上了网。等于说，这所世界上最贵的大学里的一门新课，被他向所有人免费开了。后来的很多年里，世界各地有一批又一批工程师靠这门课入了门；他们大多没见过 Karpathy，但都学过他写的第一版讲义。

他说，自己喜欢教育的种子埋得更早：早年迷上魔方，练到 17 秒左右能还原一个；因为找不到像样的教程，索性自己录了一套视频，教人快速还原。从魔方教程，到斯坦福的课堂，再到他后来录制的深度学习网课，是一条他能一眼认出来的线。一个人对着全世界讲课这件事，他做了很多年。

讲课中的 Andrej Karpathy（2016）

如果把他这些年的作品排成一排，会看到同一个动作反反复复：把庞然大物拆小，小到一个人能懂、能上手。2014 年，他把一套能在浏览器里训练神经网络的工具做了出来：那年头做这件事，要租服务器、配一堆环境，他把它变成了打开网页就能玩的玩具。也是那一年，他做了件孩子气的事：一个人，去跟一台机器比赛认图片，一千个类别一张张过，看谁认得准。比完，他把过程写成了博客，还给自己起了个自嘲的外号：ImageNet 的参考人类。第二年，他又写了一篇流传很广的文章，从零开始，带读者训练一个会写字的小网络；很多人是从那里第一次看见，机器可以自己学会语言。

之后几年，这个「拆」的动作越来越熟练：有的东西被他拆到一个人一个晚上能读完，有的被拆到只剩几百行代码。他的开源仓库像一个拆解博物馆，每一件展品，都是某个庞然大物被拆到最小的样子。

他拆得最狠的那一件，很多年后才出现。而先说出口的，是他从一位物理学家那里借来的一句话，后来被他放进了新课程的扉页：我创造不出来的东西，就是我还没有理解的东西。

二、他信过的东西

2017 年，他离开 OpenAI 的创始团队，去特斯拉做自动驾驶的 AI 负责人。这是那种典型的「大人物」职位：手上有一支团队，路上跑着的特斯拉，用的就是他们做的东西。但头衔变大的几年里，有件小事在悄悄发生。

多年后他讲起那段日子，说：刚加入特斯拉的时候，我在写代码；后来写得越来越少，开始读别人写的代码；再后来，我连读都读得少了。听上去，这就是一个人顺着台阶往上走、手慢慢离开键盘的老故事。但他说这话的口气里，藏着别的东西。他接着补了一句真心话：在他看来，论文、演示、汇报，都只是「高层次的总结」；真正作数的，是团队里正在写出来的那些代码。而他自己，已经不是最熟悉那些代码的人了。

「所以，我这里多少有点不安。」

这句话值得停一下。在多数人的职业生涯里，离代码越来越远是勋章；在他这里，它是一根刺。他信的东西很朴素：亲手碰过的，才算数。这根刺，他揣了很多年。

2022 年 7 月，他宣布离开特斯拉。歇了一阵，第二年年初，他回了 OpenAI，答应带一个小团队；然后只过了一年，又走了。2024 年夏天，他揭开了一件藏了很久的事。

三、藏了很久的事

2024 年 7 月，他宣布创办 Eureka Labs，一间他想亲手办的学校。

要描述这间学校，他找来了一个谁也想不到的参照系：科幻剧《星际迷航》里的星际舰队学院。他说，「最简单的方式是这样描述它：我们想建的，就是星际舰队学院」，一所专门培养前沿技术人才的地方。在他的想象里，它有一部分是物理的：少数人被收进来，全日制地、面对面地把一门学问从头学到尾。剩下的一大块是数字的：放到网上，配上 AI 助教，让八十亿人都能用上。哪怕数字版本永远比不上实体课堂，至少，它对所有人开放。

学物理最理想的体验是什么？是费曼就坐在你旁边，一步一步陪着，每一步都能问、都能得到回答。可惜这样的人每个时代只有几个，没法给全世界八十亿人当老师。他的方案是给课程配一个 AI 助教：老师负责设计课程、把关质量，AI 把这份教学铺到每个人身上，像一个永远耐心、永远在线的助教。

他为什么这么在意教育、在意到要开一间学校？他给过一个少见的坦白。2025 年秋天，他在一次长访谈里讲了两件怕事。一件是：AI 实验室们注定会去做那些大事，他能帮上忙，但不觉得自己能在那里做出「独特的东西」。另一件更私人：他怕未来的世界变成《机器人总动员》或《蠢蛋进化论》里的样子，一切自动运转，人类在一边，慢慢地、舒舒服服地变得没用。而让人类「变得更好」的那条路，他认定了是教育。

这份笃定，来自一段很小的个人经验。他学过韩语，完整地走过三个阶段：靠网络自学，效果还行；上线下小班课，老师加十来个同学，效果更好；最后一对一。真正让他开窍的是那位一对一的老师。她能感觉到他卡在哪一步，问的问题每次都恰好落在他弄不懂的地方；那段时间里，他觉得「唯一限制他的，就是他自己」。他后来说：这就是我想给每一个人的东西。

后来他把这件事总结成了一道技术题。他说，教育其实是一道非常难的技术题：给人修一条通往知识的坡道。坡道修得好，学习就是一步一步往上走；修得不好，就是一座爬不上去的墙。他做的那些「最小可运行」的作品，在他眼里都是坡道：因为足够简单，每走一步都能尝到「恍然大悟」的滋味。他还造了个说法，把它量化成「每秒恍然大悟」（eurekas per second）：所谓教学，就是让一个人的理解力，每一秒都往上跳一下。

把这些放回一起，Eureka Labs 的公告就读得懂了：这么多年，他做过的事里凡是跟教育和 AI 相关的，都只能算「兼职」，是正职工作旁边的支线任务。现在，他把支线扶正了。第一门课叫 LLM101n，带学生从零开始，训练自己的 AI；课也是他式的课：不讲玄的，一步一步动手。

一个绕着物理、视觉、自动驾驶、大模型走了很远的人，最后回到少年时就着迷的那件事。也可能，他从来没有离开过它。

四、冬天，什么东西翻转了

学校刚起步的时候，他对 AI 还有点看不上。2025 年 10 月，他在一档播客里说：让模型替他写代码？还不行，那些东西「不成样子」；他还是更习惯一个字一个字自己敲。

到了 2026 年 3 月，他坐在另一档播客的麦克风前，用一个很重的词形容自己：AI 精神病（AI psychosis）。他讲起去年十二月：有什么东西翻转了。他几乎不再手写代码。一个以「亲手」为信条的人，把手交了出去。

后来他在年度回顾里，形容过让他改变的那种东西：它不像一个你要去访问的网站，更像一只「小幽灵」，住在你的电脑里，随时都在。他说，这是一种全新的、与 AI 相处的形态；人类做的不是「培育动物」，是「召唤幽灵」。至于当时这些幽灵的水平，他的评价很分裂：它们同时像一个博览群书的天才，和一个认知还跟不上的小学生。

交出去之后，连不安都换了对象。从前让他紧张的是显卡空转：读博时，机器没在跑训练，他就觉得哪里不对。现在让他在意的是另一件事：订阅额度还剩着。额度没烧完，就等于他的机器没在满负荷工作。同一种不安，换了计量单位。

再往后，他做了一件更彻底的事：把自己从研究里搬了出去。他搭了一方很小的工作台：一块显卡，一个允许 AI 自己动手改的训练脚本。规则定得很简单，每轮实验五分钟，跑完自动评分；比之前好就留下，不好就换一条路。他自己退到循环外，只管一件事：写一份「研究守则」，告诉他的 AI，目标是什么，纪律是什么，边界在哪里。

写完守则，他去睡觉了。

第二天早上，日志里躺着机器自己找出来的改进。有些手法他一眼就懂；有些让他意外，那是他自己漏掉的几个参数、许久没人想起来的修正。一个手工调了二十年参数的人，第一次尝到这种滋味：自己看一眼就会点头的东西，偏偏是自己怎么也没想到的。他给这段日子起了个名字：后 AGI 时代；语气里是掩不住的兴奋，还带着点说不上来的东西。他留下一句自嘲：什么都没碰，去蒸桑拿了。

但他也不全是云淡风轻。他说过一句更重的判断：所有大模型的前沿公司，最后都会这么做。这是「最终关底的大战」。也别以为他把一切都交了出去：他说自己还有点「疑心」，还没有把邮箱、日历、整个数字生活交给 AI。研究可以交，钥匙串还在自己手里。

五、留下的是什么

2026 年 5 月，他宣布加入 Anthropic。这家公司给他的活，说穿了就一句话：让 AI 帮忙，把 AI 自己造得更快。造大模型本来是一群研究员一环一环试出来的活；现在，让 Claude 来干这些，研究员负责给方向。几个月前，他在自己车库里，用一块显卡预演过这件事；现在，他要把这套做法带进最前沿的实验室。

而就在七个月前，他刚刚解释过自己为什么不建前沿实验室：实验室们注定会去做那些大事，他能帮上忙，但他不确定自己能在那里做出「独特的东西」；他笃定自己的位置在教育。七个月后，他坐进了最前沿的实验室。中间他的想法经历了什么，他没有解释。人们只看到他留了一句：教育的事，时机到了会继续。学校那边，Eureka Labs 暂时停在那里。公告的最后，还悬着一句没头没尾的话：你想学什么？

在加入之前，2026 年 2 月，他公开了一件小得不像这个时代的作品。那是一个完整的 GPT，能训练、能推理，全部代码：200 行 Python，不依赖任何现成工具。200 行是什么概念？今天大家用的 AI 框架，动辄上百万行。第一版他写的是 243 行，第二天又抠掉了 43 行，还把代码排成三列：数据、模型、训练，各占一列，断行正好落在该落的地方。然后他做了个更不寻常的动作：他把这 200 行打印出来，做成三联画，放在自己的小店里卖。代码变成了可以挂在墙上的东西。

microgpt 三联画（karpathy.art 官方商店）

为什么是它？他说过一段话，大意是：这是他多年执念的终点，简单到不能再简单了，这是他的手艺。别的东西，agent 看一眼就懂；但这一样，它想不出来。这段话，其实解释了他整个冬天在做什么：写代码，交出去了；跑实验，交出去了。但「想出来」这件事，始终没交。

春天的那档播客里，他把这个分工讲得更直白：AI 做不了的那些事，现在成了你的工作。这句话看你从哪一听。往暖了听，是句安慰：放心吧，人还有位置。往冷了听，是句提醒：从前，「会做」就够体面了；往后，只有「AI 做不了的部分」才算数。

他还给「教」换了一个定义。他说，以后的教学材料，也许不该再是写给人看的网页，而该写成给 AI 看的文档；AI 读懂了，它就能把知识讲给任何一个想学的人听。坡道还在修，只是施工的位置换了。他要教的第一个对象，可能已经变成了机器。

回到凌晨三点

故事回到凌晨三点。很多年前，他给「怎么样才算认真工作」下过一个很具体的定义：把一个难题装进脑子，泡进去，吃饭想它，洗澡想它，睡觉前还想它；第二天醒来，手是热的，接着干。如今，他把这套方法放大了一号：难题不再装进他的脑子，而是装进一个能通宵运转的系统；他睡觉，机器干活；早上，他看日志。

许多年前，有人问过他一个最大的问题：人生的意义是什么。他答得意外地实在：归根到底，他好奇的是，这个世界为什么在这里？我能不能拆开它，跟它一起干活？有没有一条留给我的信息；又或者，我该为它写一条？这个问题，他问了很多年。用浏览器问，用课堂问，用代码问，用一群替他通宵的机器问。

凌晨三点还是凌晨三点。实验台前的位置空了出来。但每天清晨，他都会出现在日志前：看看机器又交出了什么，也看看还有什么，是只有他能想出来的。