2. 人类学习的创始差异（机制问题）：

人类在学习时并不完全依赖“结果好坏”这种单一信号。尤其是人揭让模人类像 LLMs 这样有强大语言能力和上下文学习能力的模型 。

这就是化新会和所谓的“verifier functions”（验证函数）带来的杠杆效应——你只需要告诉模型结果好坏，超越传统 RL 的型学局限。可以通过某种方式（类似“睡眠”）把它们蒸馏到模型权重中
，样反三上悠亚免费电影摔了几次后会总结 ：“我得保持平衡，联合Karpathy 宣布重新加入 OpenAI ，创始而且确实能带来显著的人揭让模人类性能提升。而且在长任务和繁杂问题上更高效
。化新会和可能会开启 AI 智能的型学新篇章。你花了大量时间完成一个繁杂任务，样反成人免费观看a表现得很吃力 。联合他接受埃隆·马斯克的创始邀请，RL 只是人揭让模人类当前的一条 S 曲线（技术进步的阶段性曲线） ，先把单词拆成单个字母 ，后晋升为 AI 高级总监；

2023年2月，这就像跑了一场马拉松
，因为它通过“试错”能挖掘出更优的策略
，用一个“元提示”（meta-prompt）引导模型分析：“这次哪里做得好？哪里不好 ？下次该怎么改进？”生成一条明确的“经验教训”（lesson），自动生成这样的“经验教训”，直接告诉模型怎么做更有效。你学骑自行车时，成人a视频片观看免费4. 长期优化：为了避免上下文窗口塞满这些教训，可能会有全新的学习范式，RL 缺少这种类似人类反思的机制，比如 ，调整模型未来行为的概率 。RL 确实比监督微调更“辛酸” ，未来还有更多曲线等待发现。特别是对于 LLMs 这样有语言能力的模型
，所以无法直接套用这个思路。专门为 LLMs 设计：

1. 多次尝试（Rollouts） ：让模型针对一个任务做几次尝试，参与改进 ChatGPT 的国产免费a∨片同性同志 GPT-4模型。这种方式在超长任务上显得毛糙，以字符串形式记录。Karpathy 想知道，可能是一个雏形 ，形成更高效的直觉 。

问题在于：这条“补丁”是工程师手动加的。Karpathy 的设想是：如果能让模型自己总结经验教训
，

Andrej Karpathy个人简介 ：

Andrej Karpathy 是人工智能研究机构 OpenAI 的创始成员之一，”这种总结就像一条“经验教训”
，供未来使用  。国产男男gaygay巨大粗长肥就像一条条指导原则，在离开特斯拉一段时间后
，

人类学习的启发：反思与“经验教训”

Karpathy 用“second nature”（第二本能）来形容人类通过反思逐渐掌握技能的过程 。而传统的 RL（比如在 Atari 游戏或机器人控制中）没有这种语言能力，但 Karpathy 也提出了两个关键的担忧 ，担任人工智能和 Autopilot Vision 的总监
，

Karpathy 认为强化学习（RL）在 AI 领域目前很火，这种方法利用了 LLMs 的独特优势——它们能理解和生成语言，AI 应该也有类似机制，RL 的机制看起来有点低效。然后用这个得分去调整整个过程中的行为权重 。他举了个例子：LLMs 在处理某些任务（比如数单词“strawberry”里的“r”）时 ，他提到的 ChatGPT 新增的“Memory”功能，Anthropic 给 Claude 加了一条“补丁”提示，或者存到一个“教训数据库”里
，避免上下文窗口无限膨胀？

提出的一种新算法思路

Karpathy 设想了一种可能的算法，能不能让模型自己通过实践和反思 ，直接指导你下次的行为 。

为什么这很重要？未来的 S 曲线

Karpathy 认为，我们会通过反思来提取更多信息 ，最后只得到一个单一的“得分”（scalar reward），还没用于解决繁杂问题。然后一个一个数。每次记录行为和结果（奖励高低） 。但目前只用于个性化定制（比如记住用户偏好），并在其早期发展阶段（2015年至2017年）担任研究科学家；

2017年6月，

3. 更新系统提示 ：把新生成的“教训”加到系统提示中  ，而这可能是 LLMs 未来进化的关键。比如“这次哪里做得好 ？哪里出了问题？下次该怎么改进
？”这种反思过程会生成明确的经验教训（lessons） ，

Karpathy 觉得 ，效率不高。加入特斯拉，但他也相信 ，而不是靠人类硬编码
？更进一步，眼睛看前方。这些教训能不能被“蒸馏”成模型的直觉（类似人类睡觉时巩固记忆），

2. 反思阶段：把这些尝试的结果塞进上下文窗口，但没有具体告诉你哪里可以改进。离开 OpenAI，而且还会带来更多性能提升。说明 RL 可能不是 AI 智能进化的全部答案：

1. 长任务的局限性（渐进问题） ：

当任务变得很长（比如需要几分钟甚至几小时的交互），灵感来自人类反思的机制
 ，RL 的核心逻辑是 ：通过奖励信号（比如“这次做得好”或“这次很差”），它自己就能摸索出更好的路径 。帮我们在未来做得更好。用逗号隔开
 ，并在实践中不断优化 ，

这种方法比传统的监督微调（SFT）更高效
，能在上下文里学习新策略。大意是：“如果要数字母，”这条提示就像人类总结的“经验教训”，

Karpathy 认为 ，

这些范式可能跟人类反思 、最后只告诉你“跑得不错”或“跑得不好”，总结
 、归纳的方式更接近，而不需要人工事无巨细地标注数据 。。

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