Tesla의 자율주행 전문가가 ChatGPT에 참여할 예정인가요? OpenAI에 합류할 예정
현지 시간으로 2월 8일, 전 Tesla 자율주행팀 리더인 Andrej Karpathy가 OpenAI에 합류하겠다고 트윗했습니다.
네, 챗봇인 ChatGPT가 전 세계적으로 인기를 끌고 있는 AI 연구 회사 OpenAI입니다. 마이크로소프트가 가장 큰 자금을 지원하고, 머스크가 설립에 참여했습니다.
▲Andrej Karpathy는 최근 상황을 언급하기 위해 트윗을 올렸습니다
Andrej Karpathy는 트윗에 다음과 같이 썼습니다. "몇 가지 개인적인 최근 소식: 저는 다시 OpenAI에 합류할 것입니다. 인공 지능 안팎의 많은 사람들처럼 업계 저는 개인적으로 이 회사에서 하는 일이 미치는 영향에 영감을 받았으며 개인적으로 그로부터 많은 이익을 얻었습니다. 회사의 미래 잠재력은 특히나 매우 기뻤습니다. -up!"
Andrej! Karpathy는 Tesla의 인공 지능 및 컴퓨터 비전 부문 수석 이사였으며 5년 이상의 재직 기간 동안 Tesla의 자율 주행 및 인공 지능에 탁월한 공헌을 했습니다. 그는 2022년 7월 테슬라에서 사임했고, 머스크는 그에게 직접 감사의 메시지를 보냈다.
▲Tesla AI DAY에서 연설하는 Andrej Karpathy(왼쪽)와 Musk(오른쪽)
OpenAI는 2015년 12월 Musk와 PayPal 공동 창립자 Peter가 처음 제안했습니다. Thiel 등이 공동 창립한 그래서 일부 사람들은 다음과 같이 농담했습니다. Andrej Karpathy의 작업이 머스크에 의해 소개되었나요?
사실 Andrej Karpathy는 오랫동안 OpenAI와 긴밀한 관계를 유지해 왔습니다. 미국 직장 소셜 네트워킹 사이트 링크드인(LinkedIn)에 따르면 그의 마지막 고용주는 오픈AI(OpenAI)였다. 테슬라에 합류하기 전 1년여 동안 연구원으로서 일련의 생성적 AI 관련 연구를 추진했을 뿐만 아니라, 창립 멤버 중 한 명으로 조기 채용에 중요한 역할을 했다.
▲LinkedIn의 OpenAI에서 근무한 Andrej Karpathy의 경험에 대한 설명
앞서 Andrej Karpathy는 또 다른 주요 기술 대기업인 Google과 많은 교차점을 가졌습니다. 그는 스탠포드 대학교에서 리 페이페이(Li Feifei) 밑에서 박사 과정을 밟는 동안 구글에 3번이나 인턴을 했고, 또 다른 최고 AI 연구 기관인 딥마인드(DeepMind)에서 모델 기반 심층 강화 학습 연구를 했습니다.
현재 제너레이티브 AI가 업계에 새로운 열풍을 일으키고 있습니다. OpenAI를 보유하고 있는 마이크로소프트가 선두에 섰습니다.
이 기사의 이점: ChatGPT 화재 이후 Tesla의 전 AI 마스터도 이에 투자할 것입니다. 보고서 "ChatGPT, AI의 새로운 시대를 열다"를 공유하고 대화 상자 [Chexixi 0450]에 응답하여 보고서를 다운로드하세요.
01. 전 Tesla 기술 전문가 Musk가 감사의 메시지를 게시한 적이 있습니다.
Andrej Karpathy는 6년 전 신경망 및 컴퓨터 비전 전문가로 공식적으로 Tesla에 합류했으며 빠르게 Tesla로 승진했습니다. Autopilot 팀의 중요한 구성원이며 Tesla의 FSD(완전 자율 주행) 개발에 중요한 역할을 합니다.
Tesla가 자율 주행에서 더 넓은 인공 지능으로 확장함에 따라 Andrej Karpathy도 Tesla의 인공 지능 수석 이사가 되었습니다. 최근 몇 년간 테슬라 기자회견 등 중요한 행사에서 그는 테슬라를 대표해 자율주행, 로봇공학, AI 기술을 소개한 바 있다. 그는 테슬라 자율주행팀의 영혼이라 할 수 있으며, 그의 중요성은 분명하다.
▲자율주행 기술을 설명하고 있는 Andrej Karpathy
2022년 7월, Andrej Karpathy는 자신의 개인 트위터 계정을 통해 Tesla 퇴사를 선언했습니다. "지난 5년 동안 Tesla가 목표를 달성하는 데 도움을 주고 떠나라는 어려운 결정을 내릴 수 있어서 즐거웠습니다. 제가 Tesla에 있는 동안 오토파일럿은 차선 유지에서 도심 단계로 진화했으며 유난히 강력한 오토파일럿의 모습을 기대합니다. 팀은 계속해서 이러한 추진력을 구축하고 있습니다." "
▲Andrej Karpathy가 Tesla에서 떠난다는 소식을 트위터에 올렸습니다
Andrej Karpathy가 사임을 발표한 직후 Li Auto AI 책임자인 Wang Yilun은 자신의 글에서 이렇게 말했습니다. Andrej Karpathy는 자신이 Tesla에 대한 그의 기여는 도시 거리의 차선 유지에 불과하다고 생각했지만 AI Day 및 CVPR 워크샵에서 공개적으로 많은 공유를 통해 모든 사람이 대형 모델, BEV, 데이터 폐쇄 루프 및 섀도우 모드의 개념을 이해할 수 있게 되었다고 생각했습니다. (자율주행)을 추진한 , 업계의 변화와 발전에 따라 그의 이탈은 업계에 손실이 되는 것으로, 앞으로 더욱 큰 기여를 하길 기대한다.
같은 날 머스크는 안드레이 카르파티의 트윗에 "테슬라를 위해 해주신 모든 일에 감사드립니다! 당신과 함께 일할 수 있어서 항상 영광이었습니다."라고 댓글을 달았습니다. to Andrej Karpathy
그 당시 Andrej Karpathy는 댓글 영역에서 자신의 향후 계획에 대해 이야기하고 이제 OpenAI에 합류하는 것은 그에게 축복입니다. .
02
. Google에서 세 번 인턴을 한 사람 중 한 명입니다.
Tesla에 합류하기 전에 Andrej Karpathy는 OpenAI와 깊은 관계를 맺었습니다. 미국 직장 소셜 네트워킹 사이트 LinkedIn에 따르면 그는 2017년 6월 Tesla에 합류했으며, 2016년 1월부터 2017년 6월까지 그의 마지막 직업은 OpenAI의 연구 과학자였습니다.
“저는 창립 멤버 중 한 명으로서 초기 모집/구성 활동에서 많은 역할을 했습니다. 연구원으로서 저는 생성적 AI 딥 러닝 모델(예: PixelCNN++를 사용하여 이미지 생성)에 중점을 둡니다. 그리고 심층 강화 학습(예: 웹 인터페이스에서 양식 작성과 같은 다양한 작업을 완료하기 위해 키보드와 마우스를 제어하는 컴퓨터).”
Andrej Karpathy는 또 다른 주요 기술 대기업인 Google과도 긴밀하게 협력했습니다. AI 분야에서 강력한 입지를 다지고 있습니다.
LinkedIn에 따르면 2015년 6월부터 2015년 9월까지 스탠포드에서 공부하는 동안 Andrej Karpathy는 Google의 DeepMind에서 4개월 동안 인턴십을 했습니다. 우리 모두 알고 있듯이 딥마인드는 바둑의 달인 이세돌을 꺾은 AI 모델 알파고를 개발한 또 다른 최고 AI 연구기관이다. 이전에 Andrej Karpathy는 2011년 5월부터 9월까지 5개월 동안 Google에서 딥 러닝/컴퓨터 비전을 감독하는 여름 인턴으로 일했으며 2013년 6월부터 9월까지 다시 이 직책을 맡았습니다.
스승님이 아주 일찍부터 컴퓨터 과학에 대한 사랑을 보여주셨고, 그의 이전 교육과 업무 경험도 이에 확고하게 집중되어 있음을 알 수 있습니다.
LinkedIn에 따르면 Andrej Karpathy는 2005년부터 2009년까지 토론토 대학에서 컴퓨터 과학 및 물리학을 전공했으며 수학을 부전공하여 학사 학위를 받았습니다. 그 후 그는 브리티시 컬럼비아 대학에 진학하여 컴퓨터 과학을 계속 공부했으며 2011년에 석사 학위를 받았습니다. 당시 그의 연구 방향에는 로봇 공학이 포함되었습니다.
2011년과 2016년 사이에 Andrej Karpathy는 스탠포드 대학에서 컴퓨터 과학 박사 학위를 받았으며 국립 공학 아카데미(National Academy of Engineering)의 학자인 Li Feifei의 제자였습니다. ” 그는 한때 OpenAI를 최선의 선택으로 삼았습니다.
Tesla에서 일하는 것에 비해 OpenAI는 AI 분야에 더 집중합니다. Andrej Karpathy는 전문적이고 실무적인 경험을 모두 갖추고 있으며 자신이 좋아하는 AI 분야에 계속 전념할 수 있습니다.
Andrej Karpathy의 합류로 OpenAI가 더 많은 영역에서 AI의 마법을 발휘할 것으로 기대됩니다.
위 내용은 Tesla의 자율주행 전문가가 ChatGPT에 참여할 예정인가요? OpenAI에 합류할 예정의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

AI Hentai Generator
AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

뜨거운 주제











표준 JSON 문자열의 경우 vue.js의 객체로 문자열을 변환 할 때 JSON.PARSE ()가 선호됩니다. 비표준 JSON 문자열의 경우, 정규 표현식을 사용하여 문자열을 처리하고 형식 또는 디코딩 된 URL 인코딩에 따라 방법을 줄일 수 있습니다. 문자열 형식에 따라 적절한 방법을 선택하고 버그를 피하기 위해 보안 및 인코딩 문제에주의를 기울이십시오.

이 기사는 MySQL 데이터베이스의 작동을 소개합니다. 먼저 MySQLworkBench 또는 명령 줄 클라이언트와 같은 MySQL 클라이언트를 설치해야합니다. 1. MySQL-Uroot-P 명령을 사용하여 서버에 연결하고 루트 계정 암호로 로그인하십시오. 2. CreateABase를 사용하여 데이터베이스를 작성하고 데이터베이스를 선택하십시오. 3. CreateTable을 사용하여 테이블을 만들고 필드 및 데이터 유형을 정의하십시오. 4. InsertInto를 사용하여 데이터를 삽입하고 데이터를 쿼리하고 업데이트를 통해 데이터를 업데이트하고 DELETE를 통해 데이터를 삭제하십시오. 이러한 단계를 마스터하고 일반적인 문제를 처리하는 법을 배우고 데이터베이스 성능을 최적화하면 MySQL을 효율적으로 사용할 수 있습니다.

vue axios의 타임 아웃을 설정하려면 axios 인스턴스를 생성하고 시간 초과 옵션을 지정할 수 있습니다. 글로벌 설정에서 : vue.prototype. $ axios = axios.create ({timeout : 5000}); 단일 요청 : this. $ axios.get ( '/api/user', {timeout : 100000}).

요약 : vue.js 문자열 배열을 객체 배열로 변환하는 다음 방법이 있습니다. 기본 메소드 : 정기적 인 형식의 데이터에 맞게 맵 함수를 사용하십시오. 고급 게임 플레이 : 정규 표현식을 사용하면 복잡한 형식을 처리 할 수 있지만 신중하게 작성하고 고려해야합니다. 성능 최적화 : 많은 양의 데이터를 고려하면 비동기 작업 또는 효율적인 데이터 처리 라이브러리를 사용할 수 있습니다. 모범 사례 : 명확한 코드 스타일, 의미있는 변수 이름과 주석을 사용하여 코드를 간결하게 유지하십시오.

7 백만 레코드를 효율적으로 처리하고 지리 공간 기술로 대화식지도를 만듭니다. 이 기사는 Laravel과 MySQL을 사용하여 7 백만 개 이상의 레코드를 효율적으로 처리하고 대화식지도 시각화로 변환하는 방법을 살펴 봅니다. 초기 챌린지 프로젝트 요구 사항 : MySQL 데이터베이스에서 7 백만 레코드를 사용하여 귀중한 통찰력을 추출합니다. 많은 사람들이 먼저 프로그래밍 언어를 고려하지만 데이터베이스 자체를 무시합니다. 요구 사항을 충족시킬 수 있습니까? 데이터 마이그레이션 또는 구조 조정이 필요합니까? MySQL이 큰 데이터로드를 견딜 수 있습니까? 예비 분석 : 주요 필터 및 속성을 식별해야합니다. 분석 후, 몇 가지 속성만이 솔루션과 관련이 있음이 밝혀졌습니다. 필터의 타당성을 확인하고 검색을 최적화하기위한 제한 사항을 설정했습니다. 도시를 기반으로 한지도 검색

MySQL 시작이 실패하는 데는 여러 가지 이유가 있으며 오류 로그를 확인하여 진단 할 수 있습니다. 일반적인 원인에는 포트 충돌 (포트 점유 체크 및 구성 수정), 권한 문제 (서비스 실행 사용자 권한 실행), 구성 파일 오류 (파라미터 설정 확인), 데이터 디렉토리 손상 (데이터 복원 또는 테이블 공간 재건), IBDATA 테이블 공간 문제 (IBDATA1 파일 확인), 플러그로드 (확인 오류 로그)가 포함됩니다. 문제를 해결할 때 오류 로그를 기반으로 문제를 분석하고 문제의 근본 원인을 찾고 문제를 방지하고 해결하기 위해 정기적으로 데이터를 백업하는 습관을 개발해야합니다.

원격 선임 백엔드 엔지니어 구직 회사 : 원 위치 : 원격 사무실 직무 유형 : 전임 급여 : $ 130,000- $ 140,000 직무 설명 전체 소프트웨어 개발 라이프 사이클을 다루는 Circle Mobile 애플리케이션 및 공개 API 관련 기능의 연구 및 개발에 참여합니다. 주요 책임은 독립적으로 Rubyonrails를 기반으로 개발 작업을 완료하고 React/Redux/Relay 프론트 엔드 팀과 협력합니다. 웹 애플리케이션의 핵심 기능 및 개선을 구축하고 기능 설계 프로세스 전반에 걸쳐 설계자 및 리더십과 긴밀히 협력하십시오. 긍정적 인 개발 프로세스를 촉진하고 반복 속도를 우선시하십시오. 6 년 이상의 복잡한 웹 애플리케이션 백엔드가 필요합니다.

MySQL 성능 최적화는 설치 구성, 인덱싱 및 쿼리 최적화, 모니터링 및 튜닝의 세 가지 측면에서 시작해야합니다. 1. 설치 후 innodb_buffer_pool_size 매개 변수와 같은 서버 구성에 따라 my.cnf 파일을 조정해야합니다. 2. 과도한 인덱스를 피하기 위해 적절한 색인을 작성하고 Execution 명령을 사용하여 실행 계획을 분석하는 것과 같은 쿼리 문을 최적화합니다. 3. MySQL의 자체 모니터링 도구 (showprocesslist, showstatus)를 사용하여 데이터베이스 건강을 모니터링하고 정기적으로 백업 및 데이터베이스를 구성하십시오. 이러한 단계를 지속적으로 최적화함으로써 MySQL 데이터베이스의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
