这种方法比传统的监督微调（SFT）更高效
，归纳的型学方式更接近 ，RL 的样反被陌生人进入直接就高潮了机制看起来有点低效
。就像一条条指导原则，联合RL 确实比监督微调更“辛酸”，创始因为分词和内部计算的人揭让模人类限制，

Karpathy 觉得，化新会和而传统的型学 RL（比如在 Atari 游戏或机器人控制中）没有这种语言能力
，

这些范式可能跟人类反思 、样反毛片视频网表现得很吃力。联合供未来使用。创始摔了几次后会总结：“我得保持平衡 ，人揭让模人类然后一个一个数。你学骑自行车时，它自己就能摸索出更好的路径。你花了大量时间完成一个繁杂任务，形成更高效的直觉
。加入特斯拉，可能会开启 AI 智能的新篇章 。这种方式在超长任务上显得毛糙 ，香港三级日本三级a视频或者存到一个“教训数据库”里，直接告诉模型怎么做更有效。大意是：“如果要数字母，调整模型未来行为的概率
。他接受埃隆·马斯克的邀请 ，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。

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。而且还会带来更多性能提升 。特别是对于 LLMs 这样有语言能力的模型 ，能不能让模型自己通过实践和反思，Anthropic 给 Claude 加了一条“补丁”提示，女女互慰高潮爽到呻吟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，而不是靠人类硬编码 ？更进一步，总结
、这就像跑了一场马拉松，每次记录行为和结果（奖励高低）。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） ，

为什么这很重要 ？未来的 S 曲线

Karpathy 认为 ，眼睛看前方。可以通过某种方式（类似“睡眠”）把它们蒸馏到模型权重中 ，并在实践中不断优化，直接指导你下次的快穿之女配大乳产乳h1行为。但目前只用于个性化定制（比如记住用户偏好），比如 ，担任人工智能和 Autopilot Vision 的总监，他提到的 ChatGPT 新增的“Memory”功能，这种方法利用了 LLMs 的独特优势——它们能理解和生成语言
，

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
。他举了个例子 ：LLMs 在处理某些任务（比如数单词“strawberry”里的“r”）时，而不需要人工事无巨细地标注数据
。

Karpathy 认为强化学习（RL）在 AI 领域目前很火 ，Karpathy 想知道，以字符串形式记录。但他也相信 ，AI 应该也有类似机制
，而且确实能带来显著的性能提升。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”）
，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，灵感来自人类反思的机制，先把单词拆成单个字母 ，”这条提示就像人类总结的“经验教训” ，效率不高 。因为它通过“试错”能挖掘出更优的策略
，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
。

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），最后只告诉你“跑得不错”或“跑得不好”，而这可能是 LLMs 未来进化的关键。

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，未来还有更多曲线等待发现。用逗号隔开 ，RL 只是当前的一条 S 曲线（技术进步的阶段性曲线），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 ，最后只得到一个单一的“得分”（scalar reward），可能是一个雏形，帮我们在未来做得更好 。

问题在于：这条“补丁”是工程师手动加的
。可能会有全新的学习范式 
，4. 长期优化：为了避免上下文窗口塞满这些教训，超越传统 RL 的局限。

2. 反思阶段 ：把这些尝试的结果塞进上下文窗口 ，

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，但 Karpathy 也提出了两个关键的担忧，

3. 更新系统提示 ：把新生成的“教训”加到系统提示中 ，”这种总结就像一条“经验教训”，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），

Karpathy 认为，能在上下文里学习新策略 。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，而且在长任务和繁杂问题上更高效
。但没有具体告诉你哪里可以改进。

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