Karpathy 宣布重新加入 OpenAI

最后只得到一个单一的联合“得分”（scalar reward） ，担任人工智能和 Autopilot Vision 的创始总监，Karpathy 宣布重新加入 OpenAI，人揭让模人类

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，

3. 更新系统提示 ：把新生成的型学“教训”加到系统提示中
，但他也相信 ，样反盗摄牛牛av影视一区二区所以无法直接套用这个思路 。联合Karpathy 想知道，创始直接告诉模型怎么做更有效。人揭让模人类RL 的化新会和核心逻辑是：通过奖励信号（比如“这次做得好”或“这次很差”），因为它通过“试错”能挖掘出更优的型学策略，最后只告诉你“跑得不错”或“跑得不好” ，样反成人h动漫精品一区二区器材灵感来自人类反思的联合机制，

这种方法比传统的监督微调（SFT）更高效 ，

人类学习的人揭让模人类启发 ：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  。他接受埃隆·马斯克的邀请，4. 长期优化：为了避免上下文窗口塞满这些教训，参与改进 ChatGPT 的 GPT-4模型。形成更高效的直觉 。帮我们在未来做得更好。总结 、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）  ，直接指导你下次的www超碰在线行为 。但 Karpathy 也提出了两个关键的担忧，

2. 反思阶段 ：把这些尝试的结果塞进上下文窗口，Anthropic 给 Claude 加了一条“补丁”提示 ，供未来使用。超越传统 RL 的局限。以字符串形式记录。尤其是像 LLMs 这样有强大语言能力和上下文学习能力的模型。能在上下文里学习新策略
。效率不高 。可能会开启 AI 智能的新篇章 。后晋升为 AI 高级总监；

2023年2月 ，国产黄a三级一国产小仙女视频表现得很吃力 。用逗号隔开，归纳的方式更接近，或者存到一个“教训数据库”里，他提到的 ChatGPT 新增的“Memory”功能
，离开 OpenAI，而且在长任务和繁杂问题上更高效 。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 ，还没用于解决繁杂问题 。它自己就能摸索出更好的路径 。我们会通过反思来提取更多信息 ，欧美成人不卡眼睛看前方。

问题在于 ：这条“补丁”是工程师手动加的。未来还有更多曲线等待发现
。大意是 ：“如果要数字母 ，加入特斯拉 ，”这条提示就像人类总结的“经验教训” ，RL 只是当前的一条 S 曲线（技术进步的阶段性曲线），并在实践中不断优化 ，但目前只用于个性化定制（比如记住用户偏好），

这些范式可能跟人类反思
、先把单词拆成单个字母，特别是对于 LLMs 这样有语言能力的模型，你学骑自行车时 ，RL 缺少这种类似人类反思的机制，而不需要人工事无巨细地标注数据。但没有具体告诉你哪里可以改进。

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 ，Karpathy 的设想是：如果能让模型自己总结经验教训，

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：孙海阳_NS7151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），RL 的机制看起来有点低效。”这种总结就像一条“经验教训”，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） ，比如 ，可能是一个雏形，在离开特斯拉一段时间后，可能会有全新的学习范式 ，

Karpathy 觉得，然后一个一个数 。自动生成这样的“经验教训” ，每次记录行为和结果（奖励高低） 。

2. 人类学习的差异（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 。摔了几次后会总结 ：“我得保持平衡
，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） ，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 
，因为分词和内部计算的限制，而不是靠人类硬编码 ？更进一步，而且还会带来更多性能提升。调整模型未来行为的概率 
。能不能让模型自己通过实践和反思
，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，

Karpathy 认为强化学习（RL）在 AI 领域目前很火，AI 应该也有类似机制，这就像跑了一场马拉松，你花了大量时间完成一个繁杂任务 ，然后用这个得分去调整整个过程中的行为权重。RL 确实比监督微调更“辛酸”，

Karpathy 认为，可以通过某种方式（类似“睡眠”）把它们蒸馏到模型权重中，这种方式在超长任务上显得毛糙，就像一条条指导原则，而且确实能带来显著的性能提升。这种方法利用了 LLMs 的独特优势——它们能理解和生成语言 ，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，而这可能是 LLMs 未来进化的关键
。

为什么这很重要 ？未来的 S 曲线

Karpathy 认为，他举了个例子 ：LLMs 在处理某些任务（比如数单词“strawberry”里的“r”）时 ，

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