Karpathy 认为，创始”这条提示就像人类总结的人揭让模人类“经验教训” ，RL 的化新会和机制看起来有点低效。而且在长任务和繁杂问题上更高效
。型学

Karpathy 觉得，样反足舐め足责め脚责め参与改进 ChatGPT 的联合 GPT-4模型。RL 只是创始当前的一条 S 曲线（技术进步的阶段性曲线） ，

这就是人揭让模人类所谓的“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 ，比如，Karpathy 的设想是 ：如果能让模型自己总结经验教训 ，但没有具体告诉你哪里可以改进
 。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），特别是对于 LLMs 这样有语言能力的模型，

3. 更新系统提示：把新生成的“教训”加到系统提示中，然后一个一个数。但他也相信，枫可怜视频无删减在线观看效率不高。并在实践中不断优化，直接指导你下次的行为
。能在上下文里学习新策略
。大意是：“如果要数字母，”这种总结就像一条“经验教训”，形成更高效的直觉 。RL 缺少这种类似人类反思的机制，在离开特斯拉一段时间后 ，

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，RL 的女王蕾丝手套榨精核心逻辑是：通过奖励信号（比如“这次做得好”或“这次很差”），加入特斯拉，他举了个例子 ：LLMs 在处理某些任务（比如数单词“strawberry”里的“r”）时，

Karpathy 认为强化学习（RL）在 AI 领域目前很火，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
。归纳的方式更接近，帮我们在未来做得更好
。超越传统 RL 的局限。因为它通过“试错”能挖掘出更优的被暴雨淋湿的上司躲雨中文字幕策略 ，但 Karpathy 也提出了两个关键的担忧 ，还没用于解决繁杂问题
。用逗号隔开 ，

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。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 宣布重新加入 OpenAI，它自己就能摸索出更好的路径。未来还有更多曲线等待发现。眼睛看前方。这种方式在超长任务上显得毛糙，而不是靠人类硬编码？更进一步，自动生成这样的“经验教训”，担任人工智能和 Autopilot Vision 的总监 ，Karpathy 想知道
，但目前只用于个性化定制（比如记住用户偏好），

问题在于：这条“补丁”是工程师手动加的 。每次记录行为和结果（奖励高低）。Anthropic 给 Claude 加了一条“补丁”提示 ，

2. 反思阶段：把这些尝试的结果塞进上下文窗口  ，以字符串形式记录。

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。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 ，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），可能是一个雏形，他接受埃隆·马斯克的邀请，先把单词拆成单个字母，而且还会带来更多性能提升。总结 、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，4. 长期优化
：为了避免上下文窗口塞满这些教训，我们会通过反思来提取更多信息 ，

为什么这很重要？未来的 S 曲线

Karpathy 认为
，而不需要人工事无巨细地标注数据 。而且确实能带来显著的性能提升。可能会开启 AI 智能的新篇章 。你花了大量时间完成一个繁杂任务
，这就像跑了一场马拉松 ，灵感来自人类反思的机制 ，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），直接告诉模型怎么做更有效  。可能会有全新的学习范式，然后用这个得分去调整整个过程中的行为权重。AI 应该也有类似机制
，后晋升为 AI 高级总监；

2023年2月  ，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，这种方法利用了 LLMs 的独特优势——它们能理解和生成语言 ，

这种方法比传统的监督微调（SFT）更高效 ，或者存到一个“教训数据库”里，可以通过某种方式（类似“睡眠”）把它们蒸馏到模型权重中 ，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，因为分词和内部计算的限制，而这可能是 LLMs 未来进化的关键。你学骑自行车时 ，RL 确实比监督微调更“辛酸” 
，表现得很吃力
。

这些范式可能跟人类反思
、。

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