Andrej Karpathy, o influente pesquisador eslovaco-canadense de IA de 39 anos e um dos 11 co-fundadores originais da OpenAIe ex-chefe da divisão de IA da Tesla, anunciou na terça-feira, 19 de maio, que se juntará ao laboratório rival Anthropic.
Como Karpatia postou de sua conta na rede social X: “Atualização pessoal: entrei na Anthropic. Acho que os próximos anos na fronteira dos LLMs serão especialmente formativos. Estou muito animado para me juntar à equipe aqui e voltar à P&D. Continuo profundamente apaixonado pela educação e pretendo retomar meu trabalho nisso a tempo.”
O atual chefe de pré-treinamento da Anthropic, Nicholas Joseph, também ex-aluno da OpenAI, adicionou mais contexto à nova função de Karpathy na Anthropic em uma postagem de sua autoria no X, escrita: “Estou animado para receber Andrej na equipe de pré-treinamento! Ele construirá uma equipe focada em usar Claude para acelerar a própria pesquisa de pré-treinamento. Não consigo pensar em ninguém mais adequado para fazer isso – estou ansioso para ver o que construiremos juntos!”
Um porta-voz da Anthropic confirmou ao VentureBeat por e-mail que Karpathy iniciará uma equipe focada no uso de Claude, o modelo de IA cada vez mais popular da Anthropic, para acelerar a pesquisa de pré-treinamento. Isso colocaria a Anthropic ainda mais em direção ao objetivo abrangente de pesquisa de IA de muitos em todo o mundo para desenvolver “autoaperfeiçoamento recursivo,“isto é, uma IA que é capaz de treinar os seus sucessores ou de se atualizar com cada vez menos, ou em última análise, nenhuma intervenção humana.
O anúncio ocorreu no mesmo dia do início da conferência anual de desenvolvedores de I/O da empresa rival de tecnologia focada em IA, Google, em sua cidade-sede, Mountain View, Califórnia, quando muitos novos lançamentos e anúncios eram esperados.
A história de Karpathy
Karpathy é amplamente conhecido por abranger três partes do boom moderno da IA: pesquisa acadêmica, implantação em grandes empresas e educação online.
Dele próprio site o descreve como um pesquisador e educador de IA que foi membro fundador da OpenAI, mais tarde atuou como Diretor de IA na Tesla e ajudou a criar o primeiro curso de aprendizagem profunda de Stanford, CS231n.
O anúncio de lançamento da OpenAI em dezembro de 2015 também listou Karpathy entre os membros fundadores do grupo.
Na Tesla, onde trabalhou de 2017 a 2022, Karpathy liderou a equipe de visão computacional do Autopilot e diz que sua equipe cuidou internamente da rotulagem de dados, treinamento de rede neural e implantação no chip de inferência personalizado da Tesla.
Ele então retornou à OpenAI de 2023 a 2024, onde seu site diz que ele construiu uma equipe focada no treinamento intermediário e na geração de dados sintéticos – experiência diretamente relevante para a função de pré-treinamento relatada pela Antrópico.
O trabalho acadêmico de Karpathy começou em Stanford, onde obteve seu doutorado com Fei-Fei Li e se concentrou em redes neurais para visão computacional, processamento de linguagem natural e a interseção dos dois.
Ele também estagiou no Google Brain, Google Research e DeepMind, de acordo com seu site. Sua formação inclui um mestrado pela Universidade de British Columbia e um bacharelado pela Universidade de Toronto, onde se formou duas vezes em ciência da computação e física.
O que acontecerá com a pesquisa de código aberto e o compromisso de Karpathy com a educação em IA?
Desde que deixou a OpenAI em 2024, Karpathy tornou-se um dos educadores públicos mais visíveis da IA, publicando vídeos técnicos e para o público geral sobre grandes modelos de linguagem e redes neurais.
Ele também lançou o Eureka Labs em julho de 2024 como uma escola “nativa de IA”; seu primeiro produto, LLM101né descrito como um curso de graduação que orienta os alunos no treinamento de seu próprio sistema de IA.
Agindo por conta própria como um agente livre nos últimos dois anos, Karpathy também ajudou a impulsionar a pesquisa de IA de código aberto com produtos e padrões, incluindo autoresearch, um pesquisador automatizado orientado por LLM que pode executar múltiplas hipóteses e experimentos simultaneamente, e a Base de Conhecimento LLM, um sistema autônomo de armazenamento de memória e contexto para agentes de IA em uma espécie de biblioteca cada vez maior projetada para eles acessarem.
A grande questão é o que acontece com esses e com os esforços de IA de código aberto de Karpathy de forma mais geral quando ele se junta à Anthropic, um laboratório que apoiou o código aberto através do lançamento de seu padrão técnico Model Context Protocol (MCP), mas que também é famoso por ter fornecido principalmente modelos e equipamentos de IA proprietários (como Claude e Claude Code).
Com base na última declaração em seu anúncio no X – “Continuo profundamente apaixonado pela educação e pretendo retomar meu trabalho nisso a tempo.” – parece que pelo menos suas contribuições para o esforço da escola nativa de IA serão interrompidas enquanto ele se aprofunda na Anthropic.
