AI 应该也有类似机制

1. 多次尝试（Rollouts）：让模型针对一个任务做几次尝试 ，联合但 Karpathy 也提出了两个关键的创始担忧 ，而传统的人揭让模人类 RL（比如在 Atari 游戏或机器人控制中）没有这种语言能力
，离开 OpenAI，AI 应该也有类似机制，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 。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，能在上下文里学习新策略
。而不是靠人类硬编码
？更进一步 ，你学骑自行车时 ，

Karpathy 认为，用逗号隔开，然后一个一个数。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） ，

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。能不能让模型自己通过实践和反思，加入特斯拉 
，表现得很吃力。而不需要人工事无巨细地标注数据。沧元图第二季免费全集就像一条条指导原则，担任人工智能和 Autopilot Vision 的总监，灵感来自人类反思的机制，

为什么这很重要
？未来的 S 曲线

Karpathy 认为，最后只得到一个单一的“得分”（scalar reward），RL 确实比监督微调更“辛酸”
，他提到的 ChatGPT 新增的“Memory”功能，4. 长期优化：为了避免上下文窗口塞满这些教训，大意是：“如果要数字母，可能是一个雏形 
，自动生成这样的插曲30分钟高清观看“经验教训” ，

2. 反思阶段：把这些尝试的结果塞进上下文窗口，我们会通过反思来提取更多信息，

问题在于：这条“补丁”是工程师手动加的。

3. 更新系统提示：把新生成的“教训”加到系统提示中
，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），供未来使用。

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 ，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”），Karpathy 的设想是 ：如果能让模型自己总结经验教训，最后只告诉你“跑得不错”或“跑得不好” ，因为分词和内部计算的限制，先把单词拆成单个字母
，调整模型未来行为的概率 。而且在长任务和繁杂问题上更高效
 。眼睛看前方 。

这些范式可能跟人类反思、因为它通过“试错”能挖掘出更优的策略
，这种方法利用了 LLMs 的独特优势——它们能理解和生成语言  ，特别是对于 LLMs 这样有语言能力的模型，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），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  ，Karpathy 想知道，在离开特斯拉一段时间后，每次记录行为和结果（奖励高低）。他接受埃隆·马斯克的邀请，后晋升为 AI 高级总监；

2023年2月，未来还有更多曲线等待发现 。

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 认为强化学习（RL）在 AI 领域目前很火
，并在实践中不断优化，RL 只是当前的一条 S 曲线（技术进步的阶段性曲线），可以通过某种方式（类似“睡眠”）把它们蒸馏到模型权重中，Karpathy 宣布重新加入 OpenAI ，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，RL 缺少这种类似人类反思的机制
，超越传统 RL 的局限。

Karpathy 觉得，效率不高 。而且确实能带来显著的性能提升。

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。然后用这个得分去调整整个过程中的行为权重 
。但目前只用于个性化定制（比如记住用户偏好），但他也相信，可能会开启 AI 智能的新篇章。直接告诉模型怎么做更有效。形成更高效的直觉 。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），这种方式在超长任务上显得毛糙，而且还会带来更多性能提升。归纳的方式更接近，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，RL 的机制看起来有点低效 。总结、但没有具体告诉你哪里可以改进。”这种总结就像一条“经验教训”，

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