Claude учится улучшать себя — с помощью Карпати

19 мая 2026 года Андрей Карпати — член команды-основателей OpenAI и бывший руководитель Tesla Autopilot — присоединился к Anthropic. Его задача — запустить новую команду, которая будет использовать сам Claude для ускорения pre-training (предобучения) исследований. Проще говоря: Claude должен научиться делать следующую версию Claude лучше — без постоянного участия человека.

ℹ Что такое pre-training?
Pre-training (предобучение) — первый и наиболее вычислительно затратный этап создания большой языковой модели. Именно здесь модель поглощает огромные объёмы текстовых данных и формирует базовые знания и способность к рассуждению.

Кто такой Андрей Карпати

Карпати защитил PhD в Стэнфорде по нейронным сетям и компьютерному зрению, стажировался в Google DeepMind и вошёл в команду-основателей OpenAI. В 2017 году по приглашению Илона Маска перешёл в Tesla, где пять лет руководил командой компьютерного зрения, стоящей за Autopilot и Full Self-Driving.

После ухода из Tesla он вернулся в OpenAI на год, а затем в 2024 году основал Eureka Labs — стартап, посвящённый применению AI-ассистентов в образовании. Теперь — новая глава в Anthropic.

«Я думаю, ближайшие несколько лет на фронтире LLM будут особенно важными. Я рад вернуться к R&D.» — Андрей Карпати, пост в X, 19 мая 2026

Что именно он будет делать

Карпати начинает работу на этой неделе в команде pre-training под руководством Ника Джозефа и сразу формирует новую группу с конкретным мандатом: использовать Claude для ускорения исследований, создающих следующую версию Claude.

Ускорение этого этапа — поиск лучших конфигураций обучения, архитектурных решений, стратегий смешивания данных — исторически требовало огромного времени исследователей или вычислительных ресурсов. Ставка Anthropic заключается в том, что сам Claude способен заменить значительную часть этого человеческого времени: автономные исследовательские циклы, предлагающие и оценивающие изменения в коде обучения без вмешательства человека.

В мире AI этот процесс называется recursive self-improvement (RSI, рекурсивное самосовершенствование).


graph TD
    A[Claude текущего поколения] -->|Агенты проводят эксперименты| B[Тысячи параллельных тестов]
    B -->|Отбор лучших изменений| C[Улучшенный pre-training]
    C -->|Порождает| D[Claude следующего поколения]
    D -->|Становится ещё лучшим исследователем| A
    style A fill:#6366f1,color:#fff
    style D fill:#10b981,color:#fff

Проект autoresearch: доказательство концепции

В начале марта 2026 года Карпати выпустил открытый 630-строчный проект под названием autoresearch. Идея проста: дать AI-агенту скрипт обучения, зафиксированную метрику оценки и пятиминутный бюджет вычислений на эксперимент. За двухдневный прогон на кодовой базе, которую он сам годами оттачивал вручную, агент провёл около 700 экспериментов и нашёл примерно 20 накапливаемых улучшений — в том числе баг в его собственной реализации attention, который он не замечал, — ускорив обучение на 11%.

Репозиторий autoresearch набрал более 80 000 звёзд на GitHub за несколько недель после релиза. Независимые команды из Vector Institute, Red Hat и Shopify адаптировали подход к своим кодовым базам с похожими результатами.

💡 Суть autoresearch
Вместо того чтобы один исследователь предлагал по одному эксперименту, сеть Claude-агентов запускает параллельно сотни тестов — как целое исследовательское сообщество. Проверенные улучшения накапливаются в «храповике», который может двигаться только вперёд.

Карьерный путь Карпати

ПериодМестоРоль
2015–2017OpenAIИсследователь, сооснователь
2017–2022TeslaDirector of AI, Autopilot & FSD
2023–2024OpenAIВозвращение, исследования
2024–2026Eureka LabsОснователь, AI-образование
2026 — н.в.AnthropicPre-training, новая команда

Почему это важно для всей отрасли

Карпати — один из немногих исследователей, способных навести мосты между теорией LLM и крупномасштабной практикой обучения. Его привлечение для создания такой команды — чёткий сигнал от Anthropic: компания делает ставку на AI-assisted research (исследования с помощью AI), а не на чистые вычислительные мощности, чтобы оставаться конкурентоспособной с OpenAI и Google.

При этом Карпати — лишь часть более широкой тенденции: директора по технологиям компаний с миллиардной капитализацией уходят, чтобы занять позиции рядовых исследователей в Anthropic — не руководить подразделениями, а заниматься наукой. Среди них — CTO Workday, You.com, Instagram, Box, Super.com и Adept AI.

⚠ Открытый вопрос
Anthropic — закрытая лаборатория, и работа Карпати над pre-training публично опубликована не будет. Его многомиллионная аудитория на YouTube и открытые образовательные курсы, вероятно, временно уйдут на паузу.

Переход Карпати — последний в серии громких найм Anthropic. В начале мая к компании присоединился Росс Норден, один из основателей xAI Илона Маска. Одновременно с Карпати в команду frontier red team, стресс-тестирующую продвинутые модели на устойчивость к серьёзным угрозам, вошёл ветеран кибербезопасности Крис Рольф (ранее — Meta и Yahoo).

Гонка в AI — это не только вычислительные мощности и инвестиционные раунды. Это жёсткая борьба за небольшой пул исследователей, способных сдвигать фронтир вперёд.

Андрей Карпати сделал выбор: не независимость, а relevance (актуальность). И этот выбор говорит о многом о том, где в ближайшие годы будет создаваться история AI.