एलेक्स कारपैथी

आंद्रेज कार्पाथी (जन्म 23 अक्टूबर 1986) एक स्लोवाक-कनाडाई कृत्रिम बुद्धिमत्ता शोधकर्ता और शिक्षक हैं। वे OpenAI के संस्थापक सदस्य हैं, जहाँ उन्होंने डीप लर्निंग और कंप्यूटर विज़न में विशेषज्ञता हासिल की, और बाद में टेस्ला में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के निदेशक के रूप में कार्य किया। 2024 में, उन्होंने यूरेका लैब्स की स्थापना की, जो एक AI शिक्षा मंच है, और 2026 में वे Anthropic में उसके प्रीट्रेनिंग टीम के हिस्से के रूप में शामिल हुए। कार्पाथी को तंत्रिका नेटवर्क शिक्षा में उनके योगदान के लिए व्यापक रूप से पहचाना जाता है, जिसमें प्रभावशाली स्टैनफोर्ड पाठ्यक्रम CS 231n और उनके लोकप्रिय YouTube ट्यूटोरियल शामिल हैं।

कार्पाथी का कार्य शैक्षणिक अनुसंधान और उद्योग अनुप्रयोग दोनों में फैला हुआ है, जिसमें बड़े भाषा मॉडल और शिक्षा में उनके व्यावहारिक उपयोग पर ध्यान केंद्रित है। उन्होंने 2025 में "वाइब कोडिंग" शब्द गढ़ा, जो AI-सहायता प्राप्त सॉफ्टवेयर विकास की बढ़ती पहुंच को दर्शाता है। उनका करियर प्रमुख AI संगठनों में उच्च-स्तरीय भूमिकाओं की एक श्रृंखला द्वारा चिह्नित किया गया है, साथ ही जटिल विषयों को व्यापक दर्शकों के लिए समझने योग्य बनाने की निरंतर प्रतिबद्धता भी है।

शिक्षा और प्रारंभिक जीवन

कार्पाथी का जन्म ब्रातिस्लावा, चेकोस्लोवाकिया (अब स्लोवाकिया) में हुआ था, और वे 15 वर्ष की आयु में अपने परिवार के साथ टोरंटो चले गए। उन्होंने 2009 में टोरंटो विश्वविद्यालय से कंप्यूटर विज्ञान और भौतिकी में स्नातक की डिग्री और 2011 में ब्रिटिश कोलंबिया विश्वविद्यालय से मास्टर डिग्री पूरी की, जहाँ उन्होंने भौतिक रूप से अनुकरण किए गए आंकड़ों पर काम किया।

2006 में, कार्पाथी ने अपने YouTube चैनल, badmephisto पर वीडियो पोस्ट करना शुरू किया। उन्होंने रूबिक क्यूब ट्यूटोरियल पोस्ट करके प्रसिद्धि प्राप्त की, जिनका उपयोग फेलिक्स ज़ेमडेग्स जैसे प्रसिद्ध स्पीडक्यूबर्स द्वारा किया गया है। जून 2025 तक चैनल के 9 मिलियन से अधिक व्यूज़ हैं।

कार्पाथी ने 2015 में फेई-फेई ली के पर्यवेक्षण में स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय से पीएचडी प्राप्त की, जिसमें प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और कंप्यूटर विज़न के प्रतिच्छेदन, और इस कार्य के लिए उपयुक्त डीप लर्निंग मॉडल पर ध्यान केंद्रित किया गया।

शैक्षणिक करियर और CS 231n

कार्पाथी ने स्टैनफोर्ड में पहले डीप लर्निंग पाठ्यक्रम, CS 231n: कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क्स फॉर विज़ुअल रिकग्निशन के लेखक और प्राथमिक प्रशिक्षक के रूप में कार्य किया। यह पाठ्यक्रम स्टैनफोर्ड की सबसे बड़ी कक्षाओं में से एक बन गया, जो 2015 में 150 छात्रों से बढ़कर 2017 में 750 हो गया। पाठ्यक्रम सामग्री, जिसमें व्याख्यान नोट्स और असाइनमेंट शामिल थे, सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराई गई और दुनिया भर के छात्रों और चिकित्सकों के लिए एक मानक संसाधन बन गई।

पाठ्यक्रम ने कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क के व्यावहारिक कार्यान्वयन पर जोर दिया, जिसमें बैकप्रोपेगेशन, बैच नॉर्मलाइज़ेशन, और ड्रॉपआउट जैसे विषय शामिल थे। इसकी लोकप्रियता ने अन्य संस्थानों में बाद के डीप लर्निंग पाठ्यक्रमों के लिए एक टेम्पलेट स्थापित करने में मदद की और मशीन लर्निंग शिक्षा के व्यापक अपनाने में योगदान दिया।

OpenAI की स्थापना और प्रारंभिक अनुसंधान

कार्पाथी कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसंधान समूह OpenAI के संस्थापक सदस्य हैं, जहाँ वे 2015 से 2017 तक अनुसंधान वैज्ञानिक थे। इस अवधि के दौरान, उन्होंने जनरेटिव मॉडल और सुदृढीकरण सीखने पर प्रारंभिक कार्य में योगदान दिया, जिसमें प्रतिकूल उदाहरणों और वन-शॉट लर्निंग पर अनुसंधान शामिल था। OpenAI में उनके अनुसंधान ने ट्रांसफॉर्मर-आधारित आर्किटेक्चर में बाद के विकास के लिए आधार तैयार करने में मदद की।

OpenAI में उनका समय संगठन के एक गैर-लाभकारी अनुसंधान प्रयोगशाला से अधिक व्यावसायिक रूप से उन्मुख इकाई में संक्रमण के साथ मेल खाता था। कार्पाथी की भूमिका में अनुसंधान और इंजीनियरिंग दोनों शामिल थे, और वे जटिल विचारों को स्पष्ट रूप से संवाद करने की क्षमता के लिए जाने जाते थे, एक कौशल जो बाद में उनके शैक्षिक उद्यमों को परिभाषित करेगा।

टेस्ला और ऑटोपायलट

जून 2017 में, कार्पाथी टेस्ला के कृत्रिम बुद्धिमत्ता निदेशक बने और एलन मस्क को रिपोर्ट किया। उन्होंने ऑटोपायलट विज़न टीम का नेतृत्व किया, जिसमें स्वायत्त ड्राइविंग के लिए टेस्ला के कंप्यूटर विज़न सिस्टम के विकास की देखरेख की। उनके कार्य में वास्तविक समय में कैमरा फीड को संसाधित करने के लिए गहरे तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करना शामिल था, एक कार्य जिसके लिए डेटा ऑगमेंटेशन और मॉडल दक्षता में महत्वपूर्ण प्रगति की आवश्यकता थी।

कार्पाथी को 2020 के लिए MIT टेक्नोलॉजी रिव्यू के 35 वर्ष से कम आयु के इनोवेटर्स में से एक नामित किया गया था, जो ऑटोमोटिव उद्योग में AI में उनके योगदान को मान्यता देता है। टेस्ला से कई महीनों की छुट्टी लेने के बाद, उन्होंने जुलाई 2022 में कंपनी छोड़ने की घोषणा की। उनके प्रस्थान ने टेस्ला की AI क्षमताओं के तेजी से विकास की अवधि के अंत को चिह्नित किया, हालांकि कंपनी ने उनकी टीम के काम पर निर्माण जारी रखा।

OpenAI में वापसी और यूरेका लैब्स

9 फरवरी 2023 को, कार्पाथी ने घोषणा की कि वे OpenAI में लौट रहे हैं। एक साल बाद 13 फरवरी 2024 को, एक OpenAI प्रवक्ता ने पुष्टि की कि कार्पाथी ने OpenAI छोड़ दिया है। उसी वर्ष, उन्हें टाइम मैगज़ीन के AI में 100 सबसे प्रभावशाली लोगों में से एक नामित किया गया। 16 जुलाई 2024 को, कार्पाथी ने अपने X खाते पर घोषणा की कि उन्होंने यूरेका लैब्स नामक एक नई AI शिक्षा कंपनी शुरू की है।

उनका पहला उत्पाद AI पाठ्यक्रम, LLM101n था। उनके पास LLM मूल बातों पर एक व्यापक शैक्षिक प्रयास, "ज़ीरो टू हीरो" श्रृंखला भी है। कंपनी AI शिक्षण सहायकों की भी वकालत करती है, एक अवधारणा जिसकी डेटा गोपनीयता चिंताओं और शिक्षक और छात्र के बीच व्यक्तिगत संबंध को हटाने के कारण आलोचना की गई है। यूरेका लैब्स का उद्देश्य डीप लर्निंग तकनीकों को शैक्षणिक अनुसंधान के साथ जोड़कर स्केलेबल, इंटरैक्टिव सीखने के अनुभव बनाना है।

वाइब कोडिंग और सार्वजनिक जुड़ाव

फरवरी 2025 में, कार्पाथी ने वाइब कोडिंग शब्द गढ़ा, जो यह वर्णन करता है कि कैसे AI उपकरण शौकियों को केवल प्रॉम्प्ट टाइप करके ऐप और वेबसाइट बनाने की अनुमति देते हैं। यह शब्द डेवलपर समुदाय में तेजी से लोकप्रिय हो गया, जो जनरेटिव AI-सहायता प्राप्त सॉफ्टवेयर विकास की ओर बदलाव को दर्शाता है। सुलभ AI उपकरणों के लिए कार्पाथी की वकालत उनके व्यापक शैक्षिक मिशन के साथ संरेखित है, जो औपचारिक पूर्वापेक्षाओं पर व्यावहारिक प्रयोग पर जोर देती है।

फरवरी 2023 तक, वे कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क बनाने के तरीके पर YouTube वीडियो बनाते हैं। उनका चैनल, जो रूबिक क्यूब ट्यूटोरियल के साथ शुरू हुआ, अब बड़े भाषा मॉडल, ट्रांसफॉर्मर, और बैकप्रोपेगेशन की गहन व्याख्याएँ प्रस्तुत करता है। इन वीडियो में अक्सर लाइव कोडिंग सत्र और व्यावहारिक अभ्यास शामिल होते हैं, जो शुरुआती और अनुभवी चिकित्सकों दोनों से लाखों व्यूज़ आकर्षित करते हैं।

Anthropic और प्रीट्रेनिंग अनुसंधान

19 मई 2026 को, कार्पाथी ने X पर एक बयान के माध्यम से घोषणा की कि वे Anthropic में शामिल हो गए हैं, जबकि कंपनी ने कहा कि वे प्रीट्रेनिंग में अनुसंधान के लिए एक टीम का नेतृत्व करेंगे। यह भूमिका बड़े भाषा मॉडल के लिए मौलिक प्रशिक्षण प्रक्रियाओं में सुधार पर केंद्रित है, जिसमें डेटा क्यूरेशन, लर्निंग रेट शेड्यूल, और लॉस फंक्शन डिज़ाइन शामिल हैं।

Anthropic में उनका कदम शोधकर्ताओं के लागू डोमेन की खोज के बाद कोर मशीन लर्निंग चुनौतियों में लौटने के व्यापक उद्योग प्रवृत्ति को दर्शाता है। कार्पाथी का Anthropic में कार्य कंपनी के अगली पीढ़ी के मॉडल विकसित करने के तरीके को प्रभावित करने की उम्मीद है, जो OpenAI और टेस्ला दोनों की AI प्रणालियों के साथ उनके व्यापक अनुभव पर निर्माण करता है।

विरासत और प्रभाव

AI क्षेत्र पर कार्पाथी का प्रभाव उनके अनुसंधान प्रकाशनों से परे है। उनकी शैक्षिक सामग्री, जिसमें CS 231n और ज़ीरो टू हीरो श्रृंखला शामिल है, ने AI चिकित्सकों की एक पीढ़ी को प्रशिक्षित किया है। जटिल विषयों को सरल बनाने की उनकी क्षमता ने उन्हें समुदाय में एक विश्वसनीय आवाज बना दिया है, जो शैक्षणिक अनुसंधान और व्यावहारिक अनुप्रयोग के बीच की खाई को पाटता है।

उनका करियर प्रक्षेपवक्र - शैक्षणिक अनुसंधान से उद्योग नेतृत्व और वापस शिक्षा तक - 2020 के दशक में AI करियर की विकसित प्रकृति को दर्शाता है। 2026 तक, वे अनुसंधान और सार्वजनिक प्रवचन दोनों में एक सक्रिय योगदानकर्ता बने हुए हैं, जिसमें Anthropic में उनका कार्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता में भविष्य के विकास को आकार देने की संभावना है।