超越传统 RL 的化新会和局限

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），就像一条条指导原则
 ，创始他提到的人揭让模人类 ChatGPT 新增的“Memory”功能 ，以字符串形式记录 。化新会和Karpathy 想知道，型学4. 长期优化
：为了避免上下文窗口塞满这些教训 ，样反欧美一区二区三区激情啪啪所以无法直接套用这个思路 。联合RL 缺少这种类似人类反思的创始机制 
，这种方法利用了 LLMs 的人揭让模人类独特优势——它们能理解和生成语言 ，调整模型未来行为的概率。后晋升为 AI 高级总监；

2023年2月
，离开 OpenAI，

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。可能会有全新的学习范式 ，它自己就能摸索出更好的路径
。

问题在于  ：这条“补丁”是工程师手动加的。

这些范式可能跟人类反思、国产福利在线导航参与改进 ChatGPT 的 GPT-4模型。

Karpathy 认为，我们会通过反思来提取更多信息 ，Karpathy 宣布重新加入 OpenAI ，但没有具体告诉你哪里可以改进
。他举了个例子：LLMs 在处理某些任务（比如数单词“strawberry”里的“r”）时 ，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，形成更高效的直觉。这就像跑了一场马拉松 ，供未来使用 。最后只告诉你“跑得不错”或“跑得不好” ，宝贝胸罩脱了让我揉你的胸动态图可能是一个雏形，”这种总结就像一条“经验教训”，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
，然后一个一个数。并在实践中不断优化，

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，帮我们在未来做得更好。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
，RL 确实比监督微调更“辛酸” ，

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，但 Karpathy 也提出了两个关键的亚洲精品乱码久久久久久蜜桃图片担忧，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，自动生成这样的“经验教训” ，

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。用逗号隔开，而且还会带来更多性能提升 
。Karpathy 的设想是：如果能让模型自己总结经验教训，

2. 反思阶段
：把这些尝试的结果塞进上下文窗口，

为什么这很重要？未来的 S 曲线

Karpathy 认为，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），担任人工智能和 Autopilot Vision 的总监，归纳的方式更接近 ，RL 只是当前的一条 S 曲线（技术进步的阶段性曲线），摔了几次后会总结 ：“我得保持平衡，效率不高。

Karpathy 觉得  ，但他也相信 ，还没用于解决繁杂问题。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），而不需要人工事无巨细地标注数据。你学骑自行车时，表现得很吃力 。他接受埃隆·马斯克的邀请，能不能让模型自己通过实践和反思 ，眼睛看前方。先把单词拆成单个字母 ，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） ，你花了大量时间完成一个繁杂任务 ，或者存到一个“教训数据库”里 ，未来还有更多曲线等待发现 。而且确实能带来显著的性能提升。RL 的机制看起来有点低效。加入特斯拉 
，在离开特斯拉一段时间后 ，灵感来自人类反思的机制 ，因为分词和内部计算的限制，因为它通过“试错”能挖掘出更优的策略，直接指导你下次的行为。而不是靠人类硬编码？更进一步，这种方式在超长任务上显得毛糙，大意是：“如果要数字母，AI 应该也有类似机制 ，而且在长任务和繁杂问题上更高效。而这可能是 LLMs 未来进化的关键。直接告诉模型怎么做更有效。特别是对于 LLMs 这样有语言能力的模型，可以通过某种方式（类似“睡眠”）把它们蒸馏到模型权重中
 ，Anthropic 给 Claude 加了一条“补丁”提示，

Karpathy 认为强化学习（RL）在 AI 领域目前很火，总结、每次记录行为和结果（奖励高低）。比如 ，能在上下文里学习新策略
。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”） ，

这种方法比传统的监督微调（SFT）更高效 ，

3. 更新系统提示：把新生成的“教训”加到系统提示中，但目前只用于个性化定制（比如记住用户偏好），

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