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Andrej Karpathy 上禮拜正式宣布加入 Anthropic。他是 OpenAI 的 11 個創始成員之一，也是 vibe coding 跟 context engineering 這兩個詞的發明人，在矽谷 AI 圈算是現在最有影響力的研究員之一。

看到這則新聞我心裡冒出兩個問題：為什麼選現在加入 Anthropic，而不是 OpenAI、xAI 或 Gemini？以及他加入之後到底會做什麼事？這集會順著這則新聞回頭整理 Karpathy 從 Stanford 到 OpenAI、特斯拉、Eureka Labs 的這段路，看他過去一年陸陸續續端出來的 auto research、LLM Wiki 這些 pattern，然後分析他這次選 Anthropic 的幾個合理原因，其中一個原因會不會是他想用內部的 Mythos？

不過這集我自己覺得最值得拿出來講的，是一個比較少人注意到的細節：他加入的會是「預訓練」團隊。現在主流論述是強化學習才是新的預訓練，再加上 harness engineering 那一條路，預訓練本身被很多人覺得已經沒搞頭了。但 Karpathy 偏偏押注在這裡。我的猜想是他想做的事情，是把他自己提出的 auto research 接上 Anthropic 最強的模型，讓 AI 自己去找出預訓練還有什麼可以再優化的地方。如果這個猜想對，這條路線會直接接到「AI 自己造下一代 AI」這個 thesis。

中間也會聊到 Karpathy 兩次進出 OpenAI 的故事、他在 Lex Fridman 訪談裡怎麼評價跟 Elon Musk 工作、Ramp AI Index 顯示 Anthropic 在今年 4 月企業採用率首度超過 OpenAI，以及他作為最前沿的研究員，為什麼自己都說「從來沒有覺得這麼落後過」。

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(00:00) 開頭

(01:37) 阿森納睽違 22 年英超奪冠：作為球迷的感性時刻

(04:18) 2026 世界盃我預測會很慘：票價、擴編 48 隊、人工草皮

(06:20) Andrej Karpathy 正式加入 Anthropic

(06:44) Karpathy 是誰？vibe coding 跟 context engineering 都是他發明的

(07:46) auto research：把訓練 GPT 的步驟丟給 AI 自己去跑

(08:42) LLM Wiki：讓 AI 幫你把每天聊的內容變成第二大腦

(09:21) 從 80/20 到一行都不自己寫：Karpathy 自己的 coding 比例變化

(10:43) Stanford → OpenAI → 特斯拉 → 回鍋 OpenAI → Eureka Labs

(13:13) 連他都說「從來沒有覺得這麼落後過」：整個產業都在 FOMO

(15:07) 為什麼選 Anthropic，不選 OpenAI / xAI / Gemini？

(18:24) 他加入預訓練團隊：跟兩條主流路線相反

(19:53) 我的猜想：用 auto research 加上 Mythos 推預訓練的天花板

(21:54) GPT 3.5 到 GPT 4 西洋棋變強的故事：預訓練其實還有搞頭

S2E58 OpenAI 創始成員加入 Anthropic：為什麼押注沒人看好的預訓練？

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