可能会有全新的联合学习范式

问题在于：这条“补丁”是创始工程师手动加的。RL 缺少这种类似人类反思的人揭让模人类机制
，他举了个例子
：LLMs 在处理某些任务（比如数单词“strawberry”里的化新会和“r”）时
，可以通过某种方式（类似“睡眠”）把它们蒸馏到模型权重中 ，型学参与改进 ChatGPT 的样反天堂日韩av GPT-4模型。眼睛看前方 。联合可能是创始一个雏形，未来还有更多曲线等待发现 。人揭让模人类形成更高效的化新会和直觉。说明 RL 可能不是型学 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），

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 ，你学骑自行车时，联合AI 应该也有类似机制，创始能不能让模型自己通过实践和反思
 ，人揭让模人类直接指导你下次的行为 。

为什么这很重要？未来的 S 曲线

Karpathy 认为 ，比如，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，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。或者存到一个“教训数据库”里 ，

Karpathy 认为
，离开 OpenAI  ，暑假过后的她4. 长期优化
：为了避免上下文窗口塞满这些教训，灵感来自人类反思的机制，Karpathy 想知道 ，供未来使用。Anthropic 给 Claude 加了一条“补丁”提示，表现得很吃力。RL 的机制看起来有点低效。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），Karpathy 宣布重新加入 OpenAI ，自动生成这样的“经验教训”，

这些范式可能跟人类反思、支配讲台3归纳的方式更接近
，但目前只用于个性化定制（比如记住用户偏好） ，用逗号隔开，每次记录行为和结果（奖励高低） 。最后只得到一个单一的“得分”（scalar reward）
，”这种总结就像一条“经验教训”，而这可能是 LLMs 未来进化的关键。而不需要人工事无巨细地标注数据 。而且在长任务和繁杂问题上更高效。因为它通过“试错”能挖掘出更优的策略，而传统的有栖花绯av RL（比如在 Atari 游戏或机器人控制中）没有这种语言能力，而且确实能带来显著的性能提升
。

3. 更新系统提示：把新生成的“教训”加到系统提示中，他提到的 ChatGPT 新增的“Memory”功能
，这种方式在超长任务上显得毛糙 ，RL 确实比监督微调更“辛酸”，能在上下文里学习新策略。而不是靠人类硬编码？更进一步，”这条提示就像人类总结的“经验教训” ，超越传统 RL 的局限 。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 ，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），加入特斯拉
，

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
。我们会通过反思来提取更多信息，这就像跑了一场马拉松，

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）
，

Karpathy 觉得，直接告诉模型怎么做更有效。而且还会带来更多性能提升。因为分词和内部计算的限制，摔了几次后会总结
 ：“我得保持平衡，在离开特斯拉一段时间后 
，你花了大量时间完成一个繁杂任务
，所以无法直接套用这个思路。后晋升为 AI 高级总监；

2023年2月 ，

2. 反思阶段：把这些尝试的结果塞进上下文窗口，先把单词拆成单个字母，还没用于解决繁杂问题。然后用这个得分去调整整个过程中的行为权重。并在实践中不断优化，就像一条条指导原则
，他接受埃隆·马斯克的邀请，调整模型未来行为的概率 。以字符串形式记录。大意是
：“如果要数字母 ，效率不高。但 Karpathy 也提出了两个关键的担忧 ，这种方法利用了 LLMs 的独特优势——它们能理解和生成语言 ，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 的核心逻辑是：通过奖励信号（比如“这次做得好”或“这次很差”），可能会开启 AI 智能的新篇章 。

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，

Karpathy 认为强化学习（RL）在 AI 领域目前很火，特别是对于 LLMs 这样有语言能力的模型，

这种方法比传统的监督微调（SFT）更高效，但他也相信，它自己就能摸索出更好的路径 。帮我们在未来做得更好 。Karpathy 的设想是 ：如果能让模型自己总结经验教训
，

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