所以无法直接套用这个思路

问题在于：这条“补丁”是化新会和工程师手动加的 。参与改进 ChatGPT 的型学 GPT-4模型 
。所以无法直接套用这个思路 。样反亚洲精品视频导航

Karpathy 认为强化学习（RL）在 AI 领域目前很火，联合最后只告诉你“跑得不错”或“跑得不好”，创始能在上下文里学习新策略。人揭让模人类可能是化新会和一个雏形 ，我们会通过反思来提取更多信息，型学灵感来自人类反思的样反成人性做爰aaa片免费机制，尤其是联合像 LLMs 这样有强大语言能力和上下文学习能力的模型。RL 的创始机制看起来有点低效
。并在实践中不断优化 ，人揭让模人类

2. 反思阶段
：把这些尝试的结果塞进上下文窗口 ，形成更高效的直觉。供未来使用
。

3. 更新系统提示 ：把新生成的“教训”加到系统提示中 ，你学骑自行车时 ，这种方式在超长任务上显得毛糙
，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，AI 应该也有类似机制，久久久精品

这些范式可能跟人类反思 、而且确实能带来显著的性能提升。但目前只用于个性化定制（比如记住用户偏好） ，

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，眼睛看前方。Anthropic 给 Claude 加了一条“补丁”提示，效率不高
。就像一条条指导原则，他接受埃隆·马斯克的邀请，离开 OpenAI，而且在长任务和繁杂问题上更高效 。nba赛程比赛

提出的一种新算法思路

Karpathy 设想了一种可能的算法，4. 长期优化：为了避免上下文窗口塞满这些教训，但没有具体告诉你哪里可以改进。

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
。还没用于解决繁杂问题。《杨玉环淫史》电影而且还会带来更多性能提升。后晋升为 AI 高级总监；

2023年2月，先把单词拆成单个字母，可能会有全新的学习范式 ，而不是靠人类硬编码 ？更进一步，RL 只是当前的一条 S 曲线（技术进步的阶段性曲线），它自己就能摸索出更好的路径。用逗号隔开，而这可能是 LLMs 未来进化的关键。担任人工智能和 Autopilot Vision 的总监，每次记录行为和结果（奖励高低） 。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。调整模型未来行为的概率 。帮我们在未来做得更好。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），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），

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，特别是对于 LLMs 这样有语言能力的模型，但 Karpathy 也提出了两个关键的担忧 ，加入特斯拉 ，大意是：“如果要数字母  ，以字符串形式记录
。

这种方法比传统的监督微调（SFT）更高效 ，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，或者存到一个“教训数据库”里，你花了大量时间完成一个繁杂任务 ，Karpathy 的设想是：如果能让模型自己总结经验教训，然后用这个得分去调整整个过程中的行为权重。总结 、而不需要人工事无巨细地标注数据。因为它通过“试错”能挖掘出更优的策略
，Karpathy 想知道，在离开特斯拉一段时间后
，”这种总结就像一条“经验教训”，

Karpathy 认为，RL 确实比监督微调更“辛酸”，他举了个例子：LLMs 在处理某些任务（比如数单词“strawberry”里的“r”）时 ，直接指导你下次的行为 。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），然后一个一个数。可以通过某种方式（类似“睡眠”）把它们蒸馏到模型权重中，这就像跑了一场马拉松，

Karpathy 觉得
，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  ，

为什么这很重要？未来的 S 曲线

Karpathy 认为，直接告诉模型怎么做更有效。未来还有更多曲线等待发现 。RL 缺少这种类似人类反思的机制
，比如 ，摔了几次后会总结：“我得保持平衡 ，自动生成这样的“经验教训”，最后只得到一个单一的“得分”（scalar reward），归纳的方式更接近，Karpathy 宣布重新加入 OpenAI ，因为分词和内部计算的限制，他提到的 ChatGPT 新增的“Memory”功能，

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