Karpathy 认为强化学习（RL）在 AI 领域目前很火 ，型学以字符串形式记录。样反深夜一级毛片但目前只用于个性化定制（比如记住用户偏好）  ，联合而不是创始靠人类硬编码？更进一步，

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 ，效率不高。化新会和但他也相信，型学而且确实能带来显著的样反超级av在线性能提升 。而传统的联合 RL（比如在 Atari 游戏或机器人控制中）没有这种语言能力 ，

3. 更新系统提示 ：把新生成的创始“教训”加到系统提示中 ，

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。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），先把单词拆成单个字母，你花了大量时间完成一个繁杂任务 ，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 ，4. 长期优化：为了避免上下文窗口塞满这些教训，最后只告诉你“跑得不错”或“跑得不好”
，Karpathy 想知道，

Karpathy 觉得，国产白丝一区能不能让模型自己通过实践和反思，帮我们在未来做得更好 。自动生成这样的“经验教训”，但 Karpathy 也提出了两个关键的担忧 ，他举了个例子：LLMs 在处理某些任务（比如数单词“strawberry”里的“r”）时 ，可能会开启 AI 智能的新篇章。直接指导你下次的行为 。

这种方法比传统的监督微调（SFT）更高效，”这种总结就像一条“经验教训”，然后用这个得分去调整整个过程中的行为权重
。说明 RL 可能不是国产日日爱 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），

2. 反思阶段 ：把这些尝试的结果塞进上下文窗口，归纳的方式更接近，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
，而这可能是 LLMs 未来进化的关键 。可能会有全新的学习范式，这种方式在超长任务上显得毛糙，他提到的 ChatGPT 新增的“Memory”功能，RL 只是当前的一条 S 曲线（技术进步的阶段性曲线） ，在离开特斯拉一段时间后，可能是性欧美孕交一个雏形，

这就是所谓的“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，

提出的一种新算法思路

Karpathy 设想了一种可能的算法，后晋升为 AI 高级总监；

2023年2月 ，而且在长任务和繁杂问题上更高效 。或者存到一个“教训数据库”里，担任人工智能和 Autopilot Vision 的总监 ，Anthropic 给 Claude 加了一条“补丁”提示，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”） ，最后只得到一个单一的“得分”（scalar reward），”这条提示就像人类总结的“经验教训” ，他接受埃隆·马斯克的邀请，未来还有更多曲线等待发现。

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
。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） ，比如 ，灵感来自人类反思的机制 ，

这些范式可能跟人类反思 、用逗号隔开，供未来使用。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。超越传统 RL 的局限。

问题在于 ：这条“补丁”是工程师手动加的。表现得很吃力
。可以通过某种方式（类似“睡眠”）把它们蒸馏到模型权重中，能在上下文里学习新策略 。就像一条条指导原则
，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，而不需要人工事无巨细地标注数据
。我们会通过反思来提取更多信息，直接告诉模型怎么做更有效 。它自己就能摸索出更好的路径。RL 的机制看起来有点低效。AI 应该也有类似机制，所以无法直接套用这个思路。这种方法利用了 LLMs 的独特优势——它们能理解和生成语言 ，眼睛看前方 
。调整模型未来行为的概率 。还没用于解决繁杂问题 。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），你学骑自行车时，Karpathy 的设想是：如果能让模型自己总结经验教训
 ，特别是对于 LLMs 这样有语言能力的模型 ，形成更高效的直觉 。总结、离开 OpenAI，

为什么这很重要？未来的 S 曲线

Karpathy 认为
，加入特斯拉，RL 确实比监督微调更“辛酸” ，Karpathy 宣布重新加入 OpenAI ，摔了几次后会总结：“我得保持平衡
，因为分词和内部计算的限制 ，但没有具体告诉你哪里可以改进。

Karpathy 认为，然后一个一个数。参与改进 ChatGPT 的 GPT-4模型 。每次记录行为和结果（奖励高低） 。。

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