Karpathy的背景介绍：
Karpathy是特斯拉人工智能和自动驾驶部门（Autopilot）原负责人，曾在OpenAI联合创始人之一，特斯拉AI总监。他曾在斯坦福大学师从著名AI学者李飞飞教授，专注于研究卷积/循环神经网络以及它们在计算机视觉、自然语言处理和交叉领域的应用。期间，他设计并担任斯坦福首个深度学习课程《CS231n：卷积神经网络与视觉识别》的主要讲师。他在谷歌大脑实习，致力于视频领域的大规模无监督学习。2015年，在DeepMind实习，参与深度强化学习团队的工作。他在DeepMind实习期间，参与深度强化学习团队的工作。Karpathy参与深度强化学习团队的工作。2024年6月，投资AI视频生成创业公司Pika Labs。
Karpathy推荐读博士的一些优势：
自由度： 博士项目通常提供很大的自由度，允许学生追求自己感兴趣的课题，学生可以掌控自己的方向。虽然会有导师施加一些约束，但总体上，学生在其他方面拥有更多的自由。
所有权： 博士生的研究结果将属于个人，成就将冠以个人名字。相比之下，在大公司里“融入团队”是更常见的情况。博士生的研究感受是成为“机器中的一个齿轮”。
独特性： 能够进入顶尖博士项目的人很少，学生将加入由几百名杰出个人组成的群体，而不是加入某个公司的成千上万人的队伍。
地位： 攻读并最终获得博士学位在文化上都受到推崇，被认为是一项令人印象深刻的成就，而且学生还能成为一名博士，这很棒。
个人自由： 作为博士生，学生是自己的老板，可以自由决定自己的研究方向，重要的最终产出，没人会强迫学生九晚五点打卡。当然，有些导师可能会或多或少地处理这个问题，一些公司也是如此，但这是一个基本准则。
最大化未来选择： 加入博士项目不会关闭任何门路或消除未来的就业生活方式选择。学生可以单向选择（PhD->其他任何地方），dan 反向则较难（其他方向->PhD->学术研究；这在统计上不太可能）。此外（尽管这可能特别适用于应用机器学习领域），作为PhD毕业生甚至是PhD退学者，学生的职业能力都会更强，许多公司可能愿意提供的职位或更高的起薪，更普遍地认为为未来的自己最大化选择是一个好准则。
最大化人生体验： 学生不必着急，一旦PhD毕业，学生可以在某家公司度过接下来的50年职业生涯。不如选择让学生的人生经历更加丰富多彩。
个人成长： PhD是一段密集的快速成长经历（学生将学到很多）和个人自我发现的过程（学生将成为管理自己心理的专家，PhD项目（特别是如果能进入一个好的项目）还提供了一个高密度的优秀人才环境，这些人可能会成为学生一生的挚友。
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