Karpathy 在一场炉边对谈里，从"作为程序员从未如此落后"讲起：December 是 agentic 编码工作流真正开始 work 的拐点。他串起 Software 3.0（编程变成 prompting）、可验证性如何造就"锯齿状"智能、vibe coding 与 agentic engineering 的分野，以及人类仍独一无二负责的"理解"。
Andrej Karpathy 做客 No Priors，描述他这几个月每天 16 小时"对 agents 表达意图"的真实状态： 编程不再是写代码，瓶颈从算力变成了人自己，做不成事往往是 skill issue 而非 capability issue。 对谈延伸到 AutoResearch、家庭智能体 Dobby、软件退化成 API endpoints、模型的锯齿状智能与物种化、 Folding@home 式的开放研究，以及"把如何解释编码进 agent"的新教育形态。
Andrej Karpathy 在 Dwarkesh Podcast 的长访谈。他给出一份冷静的"祛魅"：这是 智能体的十年而非元年；我们造的不是动物而是"幽灵"——通过模仿互联网而来的数字 实体。他剖析了 RL 的根本缺陷（"用吸管吸取监督信号"）、模型坍缩、自动驾驶式的 "九分进军"，以及他为何离开前沿实验室转去做教育。
Karpathy 在 YC AI Startup School 的演讲：软件 70 年没怎么变，却在最近几年被快速改写了两次—— 从 Software 1.0（代码）到 2.0（神经网络权重）再到 3.0（英文 prompt）。他用一连串类比拆解 LLM： 它像电网、像晶圆厂，但最像停留在 1960 年代的操作系统；它是有一身认知缺陷的"人类幽灵"。 最后落到怎么和它一起工作——部分自治应用、自治滑块、生成-验证循环，以及为 Agent 重写基础设施。
