Karpathy는 autoresearch가 nanochat의 Time to GPT-2를 2.02 hours에서 1.80 hours로 줄였다고 밝혔다. 그는 agent가 약 2일 동안 약 700개의 변경을 탐색해 약 20개의 additive improvement를 찾았다고 설명했지만, 이 수치는 독립 검증된 benchmark가 아니라 source claim이다.

2026년 3월 13일 2분 소요 32

#karpathy #autoresearch #nanochat

LLM X/Twitter

Karpathy, 단일 GPU nanochat 실험을 자동화하는 autoresearch 공개

Andrej Karpathy가 축소형 nanochat training loop를 AI agent가 overnight로 반복 실험할 수 있게 하는 autoresearch repo를 공개했다. 고정 5분 실험, Git branch, validation loss 기반 선택을 묶어 agent 연구를 closed-loop workflow로 바꾸려는 시도다.

2026년 3월 9일 2분 소요 39

#karpathy #agents #open-source

LLM X/Twitter

카르파티: LLM 메모리·연산 최적화의 핵심 — SRAM vs DRAM 트레이드오프

AI 연구자 안드레이 카르파티가 LLM 시대의 핵심 기술 과제로 메모리와 연산 자원의 최적 조합을 제시했다. 온칩 SRAM과 외부 DRAM의 트레이드오프를 이해하고 추론·훈련 워크플로우에서 최고의 처리량·지연시간·비용 효율을 달성하는 것이 현재 가장 흥미로운 기술적 과제라고 강조했다.

2026년 3월 1일 1분 소요 42

#llm #hardware #inference

AI X/Twitter

카르파티: 코딩 에이전트가 프로그래밍의 패러다임을 완전히 바꿨다

AI 연구자 안드레이 카르파티가 지난 2개월 새 프로그래밍이 근본적으로 변화했다고 주장했다. 특히 지난 12월을 기점으로 코딩 에이전트가 실용적으로 작동하기 시작했으며, 이제 개발자는 코드를 직접 작성하는 대신 AI 에이전트를 지시·관리하는 역할로 전환되고 있다.

2026년 3월 1일 2분 소요 42

#coding-agents #ai-programming #karpathy

AI X/Twitter

카파시: LLM이 소프트웨어 패러다임을 바꾼다 — 수많은 코드가 수차례 다시 쓰여질 것

앤드레이 카파시가 LLM이 프로그래밍 언어와 소프트웨어 제약 환경을 완전히 변화시킨다고 분석했다. LLM은 코드 번역에서 특히 강점을 보이며, 향후 작성된 소프트웨어의 상당 부분이 여러 번 다시 쓰여질 것이라 전망했다.

2026년 2월 22일 1분 소요 42

#karpathy #llm #software-engineering

LLM 해커뉴스

Karpathy: "Claws"는 LLM 에이전트 위의 새로운 레이어

Andrej Karpathy가 새로운 AI 에이전트 패러다임 "Claws"를 소개했습니다. OpenClaw와 같은 시스템이 LLM 에이전트 위에서 오케스트레이션, 스케줄링, 컨텍스트, 도구 호출, 지속성을 제공하는 새로운 AI 스택 레이어입니다.

2026년 2월 22일 1분 소요 44

#llm-agents #karpathy #openclaw

AI X/Twitter

카파시: 앱스토어는 낡은 개념, AI 맞춤형 소프트웨어의 시대가 온다

안드레이 카파시가 1시간 만에 개인 맞춤형 헬스 트래킹 앱을 바이브코딩한 경험을 공유하며, 기존 앱스토어 모델의 종말과 AI 네이티브 소프트웨어 시대의 도래를 예고했다.

2026년 2월 22일 1분 소요 36

#karpathy #vibe-coding #agents