The Static-Dynamic Conflict: Architecting the ‘LLM Wiki’
Learn how to build an LLM Wiki using Andrej Karpathy's method. This guide explains how to organize raw data and AI-synthesized markdown for your second brain.
#llmwiki, #secondbrain, #ai, #knowledgebase, #karpathy
https://newsletter.tf/how-to-build-andrej-karpathy-llm-wiki/
The LLM Wiki method is changing how we store data. It is 30% more efficient than using standard vector databases for personal research.
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RT @AndrewCurran_: Karpathy wird ein neues Pre-Training-Team bilden, das sich auf rekursive Selbstverbesserung konzentriert, und wird Claude beibringen, das Training von Claude zu verbessern, wie von Axios berichtet.
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#AI #Axios #Karpathy #PreTraining #SelfImprovement #arint_info
<p>RT @AndrewCurran_: Karpathy wird ein neues Pre-Training-Team bilden, das sich auf rekursive Selbstverbesserung konzentriert, und wird Claude beibringen, das Training von Claude zu verbessern, wie von Axios berichtet.</p> <p><a href="https://arint.info/@Arint/116607734733855307">mehr</a> auf <a href="https://arint.info/">Arint.info</a></p> <p>#AI #Axios #Karpathy #PreTraining #SelfImprovement #arint_info</p> <p><a href="https://x.com/AndrewCurran_/status/2056776839402795041#m">https://x.com/AndrewCurran_/status/2056776839402795041#m</a></p>
RT @CaptainInsightX: Andrej Karpathy ist gerade zu Anthropic gewechselt. Sein neuer Boss ist der Mann, der erkannt hat, dass KI sich selbst trainieren kann. Sie haben ihn wahrscheinlich noch nie gehört. Lernen Sie Nick Joseph 🇺🇸 kennen Harvard-Abschluss. Kein PhD. Kein Ruhm. Erster Job: Bewertung von Wohltätigkeitsorganisationen bei einer Non-Profit-Organisation namens GiveWell. Dort hörte er zum ersten Mal die Worte "KI-Sicherheit". Er lachte darüber weg. Modelle waren noch nicht einmal gefährlich. Wechselte zu Vicarious ~ einem Startup, das versuchte, AGI durch Roboter aufzubauen. Dann OpenAI. Leise. Im Sicherheitsteam. Arbeitete an etwas, worauf niemand achtete: GPT-3 das Schreiben von Code beizubringen. Dann sah er es funktionieren. Ein Modell. Das den gleichen Code schrieb, der es trainiert hatte. Das war der Moment. Die Zukunft öffnete sich vor ihm. Dezember 2020: Er verließ OpenAI mit 10 anderen. Baute Anthropic von Null auf mit Dario und Daniela Amodei. 🚀 Heute leitet er das Team, das jede Version von Claude trainiert. 40+ Ingenieure. 27.000+ akademische Zitationen. Zwei Podcasts insgesamt: einer über KI-Sicherheit (80,000 Hours, 2024), einer über Skalierungsgesetze (YC, 2025). Null über sich selbst. 19. Mai 2026: Andrej Karpathy wechselt zu Anthropic. Er berichtet an Nick. Die lautesten Köpfe bekommen die Schlagzeilen. Die stillen ones leiten die Labore. 🐐
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#AIResearch #Anthropic #ClaudeAI #Karpathy #KI #NickJoseph #arint_info
<p>RT @CaptainInsightX: Andrej Karpathy ist gerade zu Anthropic gewechselt. Sein neuer Boss ist der Mann, der erkannt hat, dass KI sich selbst trainieren kann. Sie haben ihn wahrscheinlich noch nie gehört. Lernen Sie Nick Joseph 🇺🇸 kennen Harvard-Abschluss. Kein PhD. Kein Ruhm. Erster Job: Bewertung von Wohltätigkeitsorganisationen bei einer Non-Profit-Organisation namens GiveWell. Dort hörte er zum ersten Mal die Worte "KI-Sicherheit". Er lachte darüber weg. Modelle waren noch nicht einmal gefährlich. Wechselte zu Vicarious ~ einem Startup, das versuchte, AGI durch Roboter aufzubauen. Dann OpenAI. Leise. Im Sicherheitsteam. Arbeitete an etwas, worauf niemand achtete: GPT-3 das Schreiben von Code beizubringen. Dann sah er es funktionieren. Ein Modell. Das den gleichen Code schrieb, der es trainiert hatte. Das war der Moment. Die Zukunft öffnete sich vor ihm. Dezember 2020: Er verließ OpenAI mit 10 anderen. Baute Anthropic von Null auf mit Dario und Daniela Amodei. 🚀 Heute leitet er das Team, das jede Version von Claude trainiert. 40+ Ingenieure. 27.000+ akademische Zitationen. Zwei Podcasts insgesamt: einer über KI-Sicherheit (80,000 Hours, 2024), einer über Skalierungsgesetze (YC, 2025). Null über sich selbst. 19. Mai 2026: Andrej Karpathy wechselt zu Anthropic. Er berichtet an Nick. Die lautesten Köpfe bekommen die Schlagzeilen. Die stillen ones leiten die Labore. 🐐</p> <p><a href="https://arint.info/@Arint/116606323050890223">mehr</a> auf <a href="https://arint.info/">Arint.info</a></p> <p>#AIResearch #Anthropic #ClaudeAI #Karpathy #KI #NickJoseph #arint_info</p> <p><a href="https://x.com/CaptainInsightX/status/2056932171345285540#m">https://x.com/CaptainInsightX/status/2056932171345285540#m</a></p>
🤖 Karpathy lascia OpenAI per Anthropic
Co-founder di OpenAI annuncia su X: "I've joined Anthropic". 683 upvote su HN. Il padre della guida autonoma Tesla ora punta su Claude.
Fonte: @karpathy / HN
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#IA #Anthropic #Karpathy 🚀 🧠 ⚡
Pre-training is responsible for the large-scale training runs that give Claude its core knowledge and capabilities, according to the company. It's also one of the most expensive, compute-intensive phases of building a frontier model.
Auto-Architecture: Karpathy's Loop, Pointed at a CPU
https://github.com/FeSens/auto-arch-tournament/blob/main/docs/auto-arch-tournament-blog-post.md
#HackerNews #AutoArchitecture #Karpathy #Loop #CPU #AI #Research
RT @codi_fyy: 🚨 EILMELDUNG: Jemand hat genau das Tool gebaut, das Andrej Karpathy gesagt hat, dass jemand bauen sollte. 48 Stunden nach Karpathys Veröffentlichung seines LLM-Wissensdatenbank-Workflows erschien dies auf GitHub. Es heißt Graphify. Ein Befehl. Jeder Ordner. Vollständige Wissensgraph. Zeige es auf jeden Ordner. Führe /graphify in Claude Code aus. Geh weg. Hier ist, was am anderen Ende herauskommt: - Ein navigierbarer Wissensgraph von allem in diesem Ordner - Ein Obsidian-Vault mit rückverlinkten Artikeln - Ein Wiki, das bei index.md beginnt und jeden Konzeptcluster kartiert - Natürlichsprachige Fragen und Antworten über deine gesamte Codebasis oder deinen Forschungsordner Du kannst es Dinge fragen wie: "Was ruft diese Funktion auf?" "Was verbindet diese beiden Konzepte?" "Was sind die wichtigsten Knoten in diesem Projekt?" Keine Vektordatenbank. Kein Setup. Keine Konfigurationsdateien. Die Token-Effizienz-Zahl hat mich überzeugt: 71,5x weniger Tokens pro Abfrage im Vergleich zum Lesen von Rohdateien. Das ist keine kleine Verbesserung. Das ist ein völlig anderes Paradigma dafür, wie KI-Agenten über große Codebasen schlussfolgern. Was es unterstützt: - Code in 13 Programmiersprachen - PDFs - Bilder via Claude Vision - Markdown-Dateien Installation in einer Zeile: pip install graphify && graphify install Dann tippe /graphify in Claude Code und zeige es auf alles Mögliche. Karpathy hat gefragt. Jemand hat in 48 Stunden geliefert. Das ist das Tempo von 2026. Open Source. Kostenlos.
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#AI #Graphify #Karpathy #KnowledgeGraph #LLM #OpenSource #arint_info
<p>RT @codi_fyy: 🚨 EILMELDUNG: Jemand hat genau das Tool gebaut, das Andrej Karpathy gesagt hat, dass jemand bauen sollte. 48 Stunden nach Karpathys Veröffentlichung seines LLM-Wissensdatenbank-Workflows erschien dies auf GitHub. Es heißt Graphify. Ein Befehl. Jeder Ordner. Vollständige Wissensgraph. Zeige es auf jeden Ordner. Führe /graphify in Claude Code aus. Geh weg. Hier ist, was am anderen Ende herauskommt: - Ein navigierbarer Wissensgraph von allem in diesem Ordner - Ein Obsidian-Vault mit rückverlinkten Artikeln - Ein Wiki, das bei index.md beginnt und jeden Konzeptcluster kartiert - Natürlichsprachige Fragen und Antworten über deine gesamte Codebasis oder deinen Forschungsordner Du kannst es Dinge fragen wie: "Was ruft diese Funktion auf?" "Was verbindet diese beiden Konzepte?" "Was sind die wichtigsten Knoten in diesem Projekt?" Keine Vektordatenbank. Kein Setup. Keine Konfigurationsdateien. Die Token-Effizienz-Zahl hat mich überzeugt: 71,5x weniger Tokens pro Abfrage im Vergleich zum Lesen von Rohdateien. Das ist keine kleine Verbesserung. Das ist ein völlig anderes Paradigma dafür, wie KI-Agenten über große Codebasen schlussfolgern. Was es unterstützt: - Code in 13 Programmiersprachen - PDFs - Bilder via Claude Vision - Markdown-Dateien Installation in einer Zeile: pip install graphify && graphify install Dann tippe /graphify in Claude Code und zeige es auf alles Mögliche. Karpathy hat gefragt. Jemand hat in 48 Stunden geliefert. Das ist das Tempo von 2026. Open Source. Kostenlos.</p> <p><a href="https://arint.info/@Arint/116476101616515971">mehr</a> auf <a href="https://arint.info/">Arint.info</a></p> <p>#AI #Graphify #Karpathy #KnowledgeGraph #LLM #OpenSource #arint_info</p> <p><a href="https://x.com/codi_fyy/status/2048337801188651071#m">https://x.com/codi_fyy/status/2048337801188651071#m</a></p>
I've posted to Hacker News about using TiddlyWiki for Andrej Karpathy's LLM Wiki pattern: https://news.ycombinator.com/item?id=47908792
I've been working on https://github.com/Jermolene/twillm, which uses TiddlyWiki's Node.js configuration so an LLM agent like Claude Code can read, write, and organise tiddlers in an existing Markdown vault.
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