Andrej Karpathy 回归 OpenAI：ChatGPT 重新让 AI 科学家变得值钱｜AI｜人工智能｜特斯拉
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ChatGPT 不仅掀起资本热潮，人才抢夺也成为这波 AI 奇点的中心。
作者 | 李梅
编辑 | 陈彩娴
最新消息，人工智能领域知名科学家、李飞飞高徒、特斯拉前 AI 总监 Andrej Karpathy 回归 OpenAI。
在自宣推特中，Andrej Karpathy 明确称赞了 OpenAI 近日在人工智能领域的引领工作，「他们的工作所带来的影响令我深受鼓舞，我个人从中受益匪浅。（OpenAI）未来的潜力非常令人激动」，因此他在离开多年后选择重新加入 OpenAI，参与建设。
该推特下面，OpenAI 的 CEO 奥特曼（Sam Altman）热情回复：「欢迎回来！」
Andrej Karpathy 是全球人工智能领域的知名科学家，计算机视觉方向的研究佼佼者。
他于2009年本科毕业于多伦多大学，获计算机科学和物理学学士学位，2011年硕士毕业于不列颠哥伦比亚大学，随后赴斯坦福大学 AI Lab（SAIL）读博，师从知名华人女学者李飞飞，是全球最早将深度学习用于计算机视觉研究的学者之一。至今，他的谷歌学术引用量超过5万。
求学期间，Andrej Karpathy 曾先后在谷歌、DeepMind实习，随后在OpenAI刚成立不久时加入、担任研究科学家。直到2017年6月，他被OpenAI的联合赞助人之一Elon Musk挖去特斯拉，担任特斯拉人工智能部门主管，负责领导Autopilot计算机视觉团队（Director of AI and Autopilot Vision），构建Autopilot自动驾驶系统，直接向马斯克汇报。
在特斯拉工作的5年里，Karpathy主导了特斯拉自动辅助驾驶系统Autopilot的开发，这项技术对特斯拉的全自动驾驶系统（FSD，Full Self-Driving Computer）有着至关重要的作用。他在各大新闻中更是一度被称作为 「特斯拉的秘密武器」。
去年7月，Karpathy宣布从特斯拉离职时，称其对下一步并没有具体计划，但希望花更多时间去思考自己对AI、开源以及教育领域的热情。彼时，Stable Diffusion正火热，不久，ChatGPT又席卷国际，Karpathy身处其中，再次感到人工智能的春风，果断选择加入风头正火的老东家：OpenAI。
ChatGPT这一波，不仅为OpenAI带来资本的关注、用户的青睐，还将带来更多类似 Andrej Karpathy 这样的顶级 AI 人才，同步吸引有志于人工智能事业发展的青年人才。
据了解，谷歌像许多大型的科技公司一样，在研发上采用赛马制，内部同时有好几个研发类似模型的团队，其中，语言大模型的研究团队向OpenAI流失人才的情况比较严重。
事实上，过去几年，谷歌已经有不少人才流向OpenAI这样的「纯种 AI 基地」。
与传统的科技公司不同，OpenAI、DeepMind自成立以来，就是为「发展人工智能」而生。在这一代公司与组织中，它们的核心业务是 AI 研究，核心队伍是 AI 人才，在这里，AI 人才能调用最核心的资源做研发，参与距离 AI 进步最近的项目，结交到最志同道合的同行，因此，OpenAI 与 DeepMind一向是 AI 有志青年向往的天堂。
OpenAI 自成立以来，就是一个卧龙凤雏之地，人才密度极高，而且兼顾「理想」与「现实」的两面。OpenAI 的创始人中，有高瞻远瞩的企业家典型――硅谷知名创业加速器Y Combinator前总裁Sam Altman（现CEO），也有具备远大视野的科学家典型――AlexNet的作者Ilya Sutskever，还有「疯狂」的Elon Musk。
至今，OpenAI 也是全球人工智能人才密度最高的技术团队之一。相比 AI 常被列为边缘业务的互联网科技大厂，OpenAI 显然对人才更有吸引力。
尽管近年来，国内的大厂在对待 AI 人才与科学家的态度上暧昧不清，但想必在这次 ChatGPT 的冲击下，AI 人才将重新回到核心管理层的视野。因为从长期来看，企业之间的竞争中，人才的竞争才是核心、才是拉开差距的关键。在最近关于「OpenAI为何能做出ChatGPT」的解读中，业内人士都注意到OpenAI在人才密度上的极大优势。
过去对 AI 未给予充分重视的互联网大厂，或许也将在这波 ChatGPT 中重新审视 AI 底层技术对上层业务建设的影响。对 AI 的再次重视，或将扭转前几年AI科学家频繁从大厂出走、回归学术界的局面；也可能增加大厂在AI尤其是大模型、计算等基础设施上的研发资源投入。
近日，百度、阿里、网易、京东、360等国内大厂都曝出即将发布类似ChatGPT产品的消息。但具体产品的体验与ChatGPT的差距，仍有待观察。
ChatGPT是各家科技公司走出AI寒冬的机会，也是AI科学家们在个人生涯上一次见证历史、华丽转身的机会。
参考链接：https://twitter.com/karpathy/status/1623476659369443328
Azure OpenAI 2022
| Original file line number | Diff line number | Diff line change |
|---|---|---|
| @@ -58,37 +58,32 @@ All endpoints have a `.create` method that support a `request_timeout` param. T | ||
| ###Microsoft Azure Endpoints | ||
| In order to use the library with Microsoft Azure endpoints, you need to set the api_type, api_base and api_version in addition to the api_key. The api_type must be set to 'azure' and the others correspond to the properties of your endpoint. | ||
| In order to use the library with Microsoft Azure endpoints, you need to set the `api_type`, `api_base` and `api_version` in addition to the `api_key`. The `api_type` must be set to 'azure' and the others correspond to the properties of your endpoint. | ||
| In addition, the deployment name must be passed as the engine parameter. | ||
| ```python | ||
| import openai | ||
| openai.api_type = "azure" | ||
| openai.api_key = "..." | ||
| openai.api_base = "https://example-endpoint.openai.azure.com" | ||
| openai.api_version = "2021-11-01-preview" | ||
| openai.api_version = "2022-12-01" | ||
| # create a completion | ||
| completion = openai.Completion.create(engine="deployment-name", prompt="Hello world") | ||
| # print the completion | ||
| print(completion.choices[].text) | ||
| # create a search and pass the deployment-name as the engine Id. | ||
| search = openai.Engine(id="deployment-name").search(documents=["White House", "hospital", "school"], query ="the president") | ||
| # print the search | ||
| print(search) | ||
| ``` | ||
| Please note that for the moment, the Microsoft Azure endpoints can only be used for completion, search and fine-tuning operations. | ||
| Please note that for the moment, the Microsoft Azure endpoints can only be used for completion, embedding, and fine-tuning operations. | ||
| For a detailed example on how to use fine-tuning and other operations using Azure endpoints, please check out the following Jupyter notebooks: | ||
| * [Using Azure completions](https://github.com/openai/openai-cookbook/tree/main/examples/azure/completions.ipynb) | ||
| * [Using Azure fine-tuning](https://github.com/openai/openai-cookbook/tree/main/examples/azure/finetuning.ipynb) | ||
| * [Using Azure embeddings](https://github.com/openai/openai-cookbook/blob/main/examples/azure/embeddings.ipynb) | ||
| ###Microsoft Azure Active Directory Authentication | ||
| In order to use Microsoft Active Directory to authenticate to your Azure endpoint, you need to set the api_type to "azure_ad" and pass the acquired credential token to api_key. The rest of the parameters need to be set as specified in the previous section. | ||
| In order to use Microsoft Active Directory to authenticate to your Azure endpoint, you need to set the `api_type` to "azure_ad" and pass the acquired credential token to `api_key`. The rest of the parameters need to be set as specified in the previous section. | ||
| ```python | ||
| @@ -97,13 +92,13 @@ import openai | ||
| # Request credential | ||
| default_credential = DefaultAzureCredential() | ||
token = default_credential.get_token("https:Build next-gen apps with OpenAI’s powerful models.AI pair programmer that helps you write code faster with less work. Using Codex, GitHub Copilot applies the context in your editor and synthesizes whole lines and even entire functions of code. Helps freelancers automatically find tax-deductible expenses by using GPT-3 to interpret data from their bank statements into usable transaction information. Helps businesses better and more quickly understand what customers are telling them by using language models, including GPT-3, to analyze customer feedback and generate summaries and insights. Uses GPT-3 to provide French grammar corrections. An internal Duolingo study shows that use of this feature leads to measurably better second language writing skills! 版权声明：除非特别标注原创，其它均来自互联网，转载时请以链接形式注明文章出处。
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