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type: types/entity.md
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entity_type: person
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tags: [researcher, ai, machine-learning, open-source]
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created: 2026-07-26
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modified: 2026-08-29
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related:
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- authored: LLM Wiki Pattern
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- authored: Three-Layer Architecture
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- authored: Knowledge Compounding
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sources: [Source - LLM Wiki v2, Source - LLM Wiki Pattern]
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confidence: 0.95
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confidence_base: 0.95
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provenance: sourced
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summary: KI-Forscher, der das grundlegende LLM-Wiki-Muster geprägt und damit die Methodik der Wissenskompilierung etabliert hat.
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# Andrej Karpathy
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**Typ:** Person (AI Researcher, Engineer)
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## Beschreibung
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Andrej Karpathy ist ein KI-Forscher und Ingenieur, bekannt für seine Arbeiten zu großen Sprachmodellen und neuronalen Netzen. Er erstellte das ursprüngliche [LLM Wiki Gist](https://gist.github.com/karpathy/442a6bf555914893e9891c11519de94f), das das Grundmuster für den Aufbau persönlicher Wissensdatenbanken mit LLMs etablierte.
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Seine ursprüngliche Einsicht - "stop re-deriving, start compiling" - bildet die Kernphilosophie des LLM-Wiki-Musters. Das Muster adressiert die Limitierungen traditioneller RAG-Systeme durch die Einführung einer persistenten Wiki-Schicht, die Wissen im Laufe der Zeit akkumuliert und verstärkt.
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## Kernbeiträge
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- **Ursprüngliches LLM Wiki Gist:** Grundlegendes Musterdokument, das die dreischichtige Architektur (Rohdatenquellen, Wiki, Schema) etabliert
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- **Kernphilosophie:** Wissen sollte einmal kompiliert und aktuell gehalten werden, nicht bei jeder Abfrage neu abgeleitet
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- **Operatives Framework:** Definierte Ingest-, Query- und Lint-Operationen
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- **Architektur:** Etablierte das Rohdaten - Wiki - Schema-Schichting
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## Philosophie
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> "The wiki is a persistent, compounding artifact. The cross-references are already there. The contradictions have already been flagged. The synthesis already reflects everything you've read. The wiki keeps getting richer with every source you add and every question you ask."
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## Beziehungen
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## Siehe auch
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## Beziehungen
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- **authored:** [[LLM Wiki Pattern]]
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- **authored:** [[Three-Layer Architecture]]
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- **authored:** [[Knowledge Compounding]]
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