Andrej Karpathy的nanochat项目通过极简的8000行代码，以低至100美元的成本，实现了ChatGPT复刻模型的端到端训练。这不仅极大地降低了LLM开发的门槛，加速了开源生态和AI教育的普及，也预示着一个更加民主化、定制化的AI未来，并引发了对当前AI辅助编程局限性的深层反思。

安德烈·卡帕西的开源项目nanochat，以其极简代码和低廉成本，实现了全栈大语言模型（LLM）训练的平民化，极大地降低了LLM开发的门槛。这不仅将深刻影响开源AI生态、加速技术普及与硬件优化，更预示着未来AI产业将走向“小而美”的垂直化定制模型，并引发关于AI伦理与个性化智能的深层思考。

AI大神Karpathy最近发布了一个叫“nanochat”的开源项目，用不到8000行代码复现了ChatGPT的完整训练流程。这个项目最“炸”的地方在于，你只需花费约100美元和4小时，就能训练出自己的“小型ChatGPT”，大大降低了AI大模型的学习和实践门槛，让普通人也能亲手“玩转”AI。

AI大神Andrej Karpathy的开源项目nanochat，以100美元、8000行代码的超低门槛，让你从零开始构建一个“迷你版”ChatGPT，瞬间引爆AI圈。它不仅是LLM训练推理的全链路教程，更展示了AI开源的巨大潜力，但Karpathy也“泼冷水”提醒，别指望它能轻松定制出个性化AI。