आंद्रेज कार्पाथी एक स्लोवाक-कनाडाई कंप्यूटर वैज्ञानिक हैं, जो अपने शोध योगदान, टेस्ला के ऑटोपायलट कार्यक्रम के नेतृत्व और प्रभावशाली सार्वजनिक AI शिक्षा कार्य के लिए जाने जाते हैं। उन्होंने Fei-Fei Li के अधीन स्टैनफोर्ड में अपनी पीएचडी पूरी की, जिसमें Computer vision और Natural language processing के बीच संबंधों पर ध्यान केंद्रित किया, और स्टैनफोर्ड का CS231n कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क पाठ्यक्रम पढ़ाया, जिसके व्याख्यान नोट्स और सामग्री Deep learning चिकित्सकों की एक पीढ़ी के लिए व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले स्व-अध्ययन संसाधन बन गए।
OpenAI और टेस्ला
कार्पाथी 2015 में OpenAI के संस्थापक सदस्य थे, जो प्रारंभिक Reinforcement learning और Deep learning शोध पर काम कर रहे थे। 2017 में उन्होंने टेस्ला में AI के वरिष्ठ निदेशक के रूप में शामिल होने के लिए इसे छोड़ दिया, जहाँ उन्होंने ऑटोपायलट कंप्यूटर विज़न और न्यूरल नेटवर्क टीम का नेतृत्व किया, टेस्ला के सेल्फ-ड्राइविंग सॉफ्टवेयर को भारी मात्रा में हाथ से इंजीनियर किए गए नियमों के बजाय बेड़े-एकत्रित डेटा पर प्रशिक्षित बड़े न्यूरल नेटवर्क के आसपास पुनर्गठित किया, जो सेल्फ-ड्राइविंग कारों के आसपास व्यापक उद्योग चाप का हिस्सा था। उन्होंने 2022 में टेस्ला छोड़ दिया और 2023 में संक्षेप में OpenAI लौट आए, इससे पहले 2024 में स्वतंत्र शिक्षा परियोजनाओं पर ध्यान केंद्रित करने के लिए फिर से चले गए।
शिक्षा और सार्वजनिक लेखन
अपने पूरे करियर में, कार्पाथी ने एक शिक्षक के रूप में असामान्य रूप से उच्च सार्वजनिक प्रोफ़ाइल बनाए रखी है, व्यापक रूप से पढ़ा जाने वाला 2015 ब्लॉग पोस्ट "द अनरीज़नेबल इफेक्टिवनेस ऑफ रिकरंट न्यूरल नेटवर्क्स" प्रकाशित किया, "न्यूरल नेटवर्क्स: जीरो टू हीरो" वीडियो पाठ्यक्रम श्रृंखला बनाई, और GPT-2 जैसी प्रणालियाँ आंतरिक रूप से कैसे काम करती हैं, इसे स्पष्ट करने के उद्देश्य से मुख्य Deep learning और भाषा मॉडल प्रशिक्षण कोड के न्यूनतम, पठनीय संदर्भ कार्यान्वयन बनाए। 2024 में, उन्होंने यूरेका लैब्स की स्थापना की, जो एक AI-मूल शिक्षा स्टार्टअप है जिसका उद्देश्य विशेषज्ञ-निर्मित पाठ्यक्रम सामग्री को AI ट्यूशन के साथ जोड़ना है।
"वाइब कोडिंग" शब्द गढ़ना
फरवरी 2025 में, कार्पाथी ने एक व्यापक रूप से साझा किए गए सोशल मीडिया पोस्ट में "वाइब कोडिंग" शब्द को लोकप्रिय बनाया, जो सॉफ्टवेयर विकास की एक शैली का वर्णन करता है जिसमें एक प्रोग्रामर प्राकृतिक भाषा में वर्णन करता है कि वे क्या चाहते हैं, AI कोडिंग सहायक या एजेंट द्वारा उत्पन्न कोड को स्वीकार करता है और उस पर पुनरावृत्ति करता है, और उत्पन्न कोड को बारीकी से नहीं पढ़ता या पूरी तरह से समझता नहीं है, "यह भूल जाता है कि कोड मौजूद भी है।" यह शब्द तेजी से उद्योग भर में अपनाया गया, यह वर्णन करने के लिए कि डेवलपर्स ने क्लॉड कोड, Cursor, और गिटहब कोपायलट जैसे उपकरणों का उपयोग कैसे किया, जबकि कुछ इंजीनियरों से आलोचना भी आकर्षित की, जिन्होंने तर्क दिया कि यह खराब कोड समीक्षा और तकनीकी ऋण को सामान्य करता है; इसकी लागत और लाभों पर बहस जारी रही है क्योंकि एजेंटिक कोडिंग उपकरण 2025 और 2026 के माध्यम से अधिक सक्षम हो गए।