Andrej Karpathy：斯坦福 CS 博士（李飞飞门下）→ OpenAI 创始成员 → Tesla AI 总监（Autopilot 五年）→ OpenAI → 创办 AI 教育公司 Eureka Labs → 2026 年加入 Anthropic 预训练团队。他既是深度学习时代最好的老师，也是「Software 2.0」「vibe coding」「LLM OS」等概念的提出者。本站把他有史以来的公开产出——文章、视频、演讲、代码、推文——整理成一张中文地图。
不知道从哪开始？按这个顺序走。
《一小时入门大语言模型》→《深入 ChatGPT 这样的 LLM》→《我如何使用 LLM》。零基础看懂 ChatGPT 是怎么炼成、怎么用好的。
从一个标量反向传播引擎（micrograd）一路写到复现 GPT-2。全程写代码，配套仓库 MIT 开源，本站已汉化 →
从 2017 年《Software 2.0》到 2025 年 YC 演讲《软件（又）变天了》，再看 70 条精选推文解读，理解他怎么看 AI 的走向。
三个时期：老博客（2011–2022，深度学习黄金年代）、Medium（2015–2017）、新博客 bearblog（2024 至今，LLM 时代随笔）。版权保留 表示原文无开放许可，本站只做导读与链接，不做全文翻译。已完成导读的文章见 文章导读列表 →
| 日期 | 标题 | 主题 |
|---|---|---|
| 2026-04 | Sequoia Ascent 2026 summary | 红杉活动演讲纪要 · 导读 |
| 2025-12 | 2025 LLM Year in Review | LLM 年度回顾 · 导读 |
| 2025-12 | Chemical hygiene | 生活化学品与健康 · 导读 |
| 2025-12 | Auto-grading decade-old HN discussions | 用 LLM 以后见之明给十年前的 HN 评论打分 · 导读 |
| 2025-11 | The space of minds | 心智空间中的 LLM · 导读 |
| 2025-11 | Verifiability | 可验证性决定 AI 进步速度 · 导读 |
| 2025-10 | Animals vs Ghosts ★ | 「我们在召唤幽灵，不是养动物」 · 导读 |
| 2025-04 | Vibe coding MenuGen | vibe coding 实战记 · 导读 |
| 2025-04 | Power to the people | LLM 逆转技术扩散方向：先惠及个人 · 导读 |
| 2025-03 | Finding the Best Sleep Tracker | 睡眠追踪设备横评 · 导读 |
| 2025-03 | The append-and-review note | 单文件追加式笔记法 · 导读 |
| 2025-03 | Digital hygiene | 数字安全卫生清单 · 导读 |
| 2024-09 | I love calculator | 对简洁计算工具的赞美 · 导读 |
| 日期 | 标题 | 主题 |
|---|---|---|
| 2017-11 | Software 2.0 ★ | 神经网络权重即代码——范式宣言 · 导读 · 推文解读 |
| 2017-05 | AlphaGo, in context | AlphaGo 的定位与局限 · 导读 |
| 2017-04 | A Peek at Trends in Machine Learning | arxiv 数据看 ML 趋势 · 导读 |
| 2016-12 | Yes you should understand backprop ★ | 为什么必须理解反向传播 · 导读 |
| 2017-01 | Virtual Reality: still not quite there | VR 评述 · 导读 |
| 2017 等 | ICML/ICLR 数据分析（合并导读）、CS183c 随笔（导读） | Medium 主页 → |
他主笔的深度学习入门体系教材：kNN、线性分类、优化、反向传播、神经网络、ConvNet 全模块。仓库 MIT 许可（Copyright 2015 Andrej Karpathy），本站汉化排期中。
全部在他本人 YouTube 频道（标准 YouTube 许可，无官方中文字幕）。国内访问需自备工具；配套代码 MIT 开源，可在本站汉化版跟练。观看前可先读 视频与演讲导读 →
| # | 标题 | 时长 | 年份 | 播放量 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 神经网络与反向传播入门：构建 micrograd | 2:25 | 2022 | 3.8M |
| 2 | 语言建模入门：构建 makemore | 1:57 | 2022 | 1.2M |
| 3 | makemore Part 2: MLP | 1:15 | 2022 | 573K |
| 4 | makemore Part 3: 激活值、梯度与 BatchNorm | 1:55 | 2022 | 534K |
| 5 | makemore Part 4: 成为反向传播忍者 | 1:55 | 2022 | 365K |
| 6 | makemore Part 5: 构建 WaveNet | 0:56 | 2022 | 288K |
| 7 | 从零构建 GPT ★ | 1:56 | 2023 | 7.6M |
| 8 | 构建 GPT 分词器（Tokenizer） | 2:13 | 2024 | 1.1M |
| 9 | 复现 GPT-2 (124M) | 4:01 | 2024 | 1.1M |
| 标题 | 时长 | 年份 | 播放量 |
|---|---|---|---|
| [1hr Talk] 大语言模型入门 · 导读 | 1:00 | 2023 | 3.9M |
| 深入 ChatGPT 这样的大语言模型 ★ · 导读 | 3:31 | 2025 | 8.4M |
| 我如何使用 LLM · 导读 | 2:11 | 2025 | 2.6M |
散落在各大会议与播客频道。按影响力排序的精选，重要场次均有 中文导读 →
| 年份 | 标题 | 场合 | 时长 |
|---|---|---|---|
| 2025 | 软件（又）变天了 · Software 3.0 ★ · 导读 | YC AI Startup School | 0:40 |
| 2025 | 「我们在召唤幽灵，不是造动物」 ★ · 导读 | Dwarkesh Patel 访谈 | 2:26 |
| 2023 | State of GPT ★ · 导读 | Microsoft Build | 0:43 |
| 2023 | Transformers 导论 · 导读 | Stanford CS25 | 1:12 |
| 2024 | No Priors 播客 Ep.80 · 导读 | No Priors | 0:44 |
| 2022 | Lex Fridman 播客 #333 · 导读 | Lex Fridman | 3:29 |
| 2021 | Tesla FSD 主题演讲 · 导读 | CVPR WAD | 0:32 |
| 2019 | Tesla Autonomy Day（Karpathy 段落） · 导读 | Tesla | 段落 |
| 2018 | Building the Software 2.0 Stack | Spark+AI Summit | 0:18 |
| 2017 | 吴恩达访谈：Heroes of Deep Learning · 导读 | DeepLearningAI | 0:15 |
| 2016 | Deep Learning for Computer Vision | Bay Area DL School | 1:25 |
他的代码即课程：每个仓库都是「最小可读实现」的典范。MIT 的仓库可以合法翻译改编（保留版权声明）。
| 仓库 | Stars | 许可 | 说明 |
|---|---|---|---|
| nanoGPT | 62K | MIT | 训练中型 GPT 的最简最快仓库 |
| nanochat ★ | 57K | MIT | 「$100 能买到的最好的 ChatGPT」：全流程自己训练一个 ChatGPT |
| LLM101n | 37K | 无许可·已归档 | Eureka Labs 课程大纲（未发布） |
| llm.c | 31K | MIT | 纯 C/CUDA 训练 LLM |
| minGPT | 25K | MIT | GPT 最小 PyTorch 实现 |
| nn-zero-to-hero ★ | 24K | MIT | Zero to Hero 课程官方 notebooks 与练习，本站汉化 → |
| llama2.c | 20K | MIT | 单文件纯 C 推理 Llama 2 |
| micrograd | 17K | MIT | 100 行的标量自动求导引擎 |
| char-rnn | 12K | 无许可 | RNN 名篇配套代码 |
| cs231n.github.io | 11K | MIT | CS231n 全部课程笔记 |
| minbpe | 11K | MIT | BPE 分词最小实现 |
| makemore | 4.2K | MIT | 自回归字符级语言模型 |
| ng-video-lecture | 4.9K | 无许可 | 「从零构建 GPT」视频配套代码 |
| neuraltalk2 | 5.6K | 无许可 | 图像描述生成（历史项目） |
| arxiv-sanity-lite | 1.7K | MIT | 论文推荐工具 |
他在 X（@karpathy）上定义了这个时代的许多词：vibe coding、Software 2.0、LLM OS、Jagged Intelligence、「智能体十年」……我们从他约 1 万条帖子中精选 70 条真正改变行业话语的，逐条写中文解读。