关于Sebastian Raschka
Sebastian Raschka是Lightning AI的资深研究工程师，也是机器学习社区最具影响力的教育者之一。他是多本广泛使用的教科书的作者，包括Build a Large Language Model from Scratch和Build a Reasoning Model from Scratch——这些书体现了一种理念：理解AI的最好方式就是亲自实现它。
此前，Raschka曾担任威斯康星大学麦迪逊分校统计学助理教授(2018-2023)，后来离开学术界，全职专注于Lightning AI的LLM研究与开发。他的工作架起了前沿研究与实际应用之间的桥梁，通过代码驱动的解释使复杂主题变得易于理解。
他的通讯Ahead of AI和教育类YouTube课程使他成为希望在实现层面理解LLM工作原理的从业者的首选资源。
职业亮点
- Lightning AI资深研究工程师(2022至今)
- 前威斯康星大学麦迪逊分校统计学助理教授(2018-2023)
- Build a Large Language Model from Scratch作者(畅销书)
- Build a Reasoning Model from Scratch作者
- Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn作者
- Ahead of AI通讯和教育课程创始人
- 10年以上AI研究与工程经验
重要观点
关于2026年AI竞争
Raschka反驳AI领域的赢家通吃论述，强调由于研究人员在公司和实验室之间流动，想法不再具有专有性。真正的竞争优势是算力预算和硬件获取能力，而非秘密技术。
关于智能体的界面挑战
提出了自主智能体面临的根本性规范化问题：即使LLM能执行任务，用户如何在非结构化环境中传达复杂目标？编程之所以有效，是因为环境定义明确，但通用智能体面临着更为困难的界面设计问题。
关于AI工具使用
描述了一种务实的多模型方法：ChatGPT的快速模式用于快速查询，Pro模式用于深度文档检查，Gemini用于长上下文任务，如在大型文档中查找关键信息。使用Codex VS Code插件辅助编程，同时保持对过程的掌控。
经典语录
- "我不认为在2026年的今天，会有任何一家公司能独占其他公司无法获取的技术。研究人员频繁换工作、换实验室，他们在不断流动。"（关于AI竞争）
- "问题在于对于任意任务，你仍然需要指定你希望LLM做什么。环境是什么？如何指定？"（关于智能体）
- "我会一直用到它出问题，然后再去尝试其他选择。"（关于模型切换）
延伸阅读
Video Appearances
AI竞争与开放模型
认为2026年没有一家公司能独占专有技术——研究人员在实验室之间流动，使想法自由传播。真正的差异化因素是预算和硬件。
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