根据 Andrej Karpathy 在 X 上的说明，他将 MicroGPT 的最小 GPT 教程与代码整理为单页镜像，地址为 karpathy.ai/microgpt.html，便于阅读与分享。依据该页面内容，MicroGPT 提供紧凑的 Transformer 实现、训练循环与分词器要点，帮助工程团队以最少依赖从零构建与调试 GPT 类模型。根据 Karpathy 的发布，此资源可用于教育与快速原型，支持初创公司在小规模环境下验证自定义 LLM、优化推理与训练路径并进行基准测试，然后再扩展到更大模型与数据。

根据 Andrej Karpathy 在 Twitter 的说明，他将 MicroGPT 的单页镜像发布在 karpathy.ai/microgpt.html，以便集中展示约 100 行的极简 GPT 实现，便于学习与实验。根据该页面内容，项目涵盖分词、Transformer 模块与训练循环的端到端演示，突出可读性而非极致性能，适合作为教学示例与快速原型基线。依据页面介绍，这为团队提供轻量路径：培训工程师理解最小可行 LLM、快速尝试自定义分词器与小型 Transformer 变体、在 CPU 上做推理基准，并在投入大型模型前进行方案验证。