1/ Karpathy 刚刚提到万亿级自主系统的硬上限，作为他过夜超参数脚本的附带说明（@NoPriorsPod）——然后又回去调整他的学习率...

2/ @karpathy: "这非常适合任何具有易于评估的客观指标的事物……为更高效的CUDA代码编写内核[...]是完美的匹配。完美的匹配。"

6/ 他实际上说的是：自主AI的瓶颈不是智能，不是计算能力，也不是数据，而是是否有人能够检查答案。 就这样。这就是AGI的全部经济学！

每个实验室都在争先恐后地将人类排除在外。整个经济依赖于将他们留在其中。没有人对此进行过调和。我们尝试过。

8/ 自动化的成本正在下降。验证的成本受到生物学的限制。这一单一的不对称性驱动了一切：对齐漂移、初级管道的崩溃、责任即软件、未来的工作，以及价值最终将积累的地方。

9/ 论文：