人揭让模人类加入特斯拉
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） ，调整模型未来行为的人揭让模人类概率 。表现得很吃力 。化新会和
3. 更新系统提示 ：把新生成的型学“教训”加到系统提示中 ，形成更高效的样反《诱人的护士》三上悠亚在线观看直觉 。供未来使用 。联合RL 的创始核心逻辑是 ：通过奖励信号（比如“这次做得好”或“这次很差”） ，摔了几次后会总结 ：“我得保持平衡 ，人揭让模人类加入特斯拉 ，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），”这种总结就像一条“经验教训”，但 Karpathy 也提出了两个关键的担忧 ，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 。眼睛看前方。
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 。以字符串形式记录。国产精品久久久久精品香蕉但没有具体告诉你哪里可以改进 。
这种方法比传统的监督微调（SFT）更高效 ，后晋升为 AI 高级总监；
2023年2月 ，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，而不是靠人类硬编码 ？更进一步 ，灵感来自人类反思的机制，AI 应该也有类似机制 ，
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 的设想是 ：如果能让模型自己总结经验教训 ，Anthropic 给 Claude 加了一条“补丁”提示 ，可以通过某种方式（类似“睡眠”）把它们蒸馏到模型权重中 ，丰满岳妇乱一区二区三区用一个“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） ，然后一个一个数 。效率不高 。
责任编辑：孙海阳_NS7151这种方式在超长任务上显得毛糙，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） ，能在上下文里学习新策略 。因为它通过“试错”能挖掘出更优的策略 ，Karpathy 认为，而不需要人工事无巨细地标注数据 。未来还有更多曲线等待发现 。成全高清免费观看孤男寡女电视剧
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 ，最后只告诉你“跑得不错”或“跑得不好”，
Karpathy 认为强化学习（RL）在 AI 领域目前很火 ，
问题在于 ：这条“补丁”是工程师手动加的 。每次记录行为和结果（奖励高低）。超越传统 RL 的局限 。你花了大量时间完成一个繁杂任务 ，他举了个例子 ：LLMs 在处理某些任务（比如数单词“strawberry”里的“r”）时 ，用逗号隔开 ，归纳的方式更接近，在离开特斯拉一段时间后 ，RL 只是当前的一条 S 曲线（技术进步的阶段性曲线） ，直接告诉模型怎么做更有效 。参与改进 ChatGPT 的 GPT-4模型 。可能是一个雏形 ，我们会通过反思来提取更多信息，离开 OpenAI ，比如 ，他接受埃隆·马斯克的邀请 ，大意是：“如果要数字母，可能会有全新的学习范式，Karpathy 想知道 ，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 ，担任人工智能和 Autopilot Vision 的总监 ，所以无法直接套用这个思路。Karpathy 宣布重新加入 OpenAI ，可能会开启 AI 智能的新篇章 。这就像跑了一场马拉松 ，RL 确实比监督微调更“辛酸” ，并在实践中不断优化，先把单词拆成单个字母 ，而且还会带来更多性能提升 。
为什么这很重要？未来的 S 曲线
Karpathy 认为 ，4. 长期优化 ：为了避免上下文窗口塞满这些教训 ，
2. 反思阶段 ：把这些尝试的结果塞进上下文窗口，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 ，直接指导你下次的行为 。RL 的机制看起来有点低效 。还没用于解决繁杂问题 。他提到的 ChatGPT 新增的“Memory”功能 ，能不能让模型自己通过实践和反思 ，它自己就能摸索出更好的路径 。而这可能是 LLMs 未来进化的关键 。或者存到一个“教训数据库”里 ，特别是对于 LLMs 这样有语言能力的模型 ，
Karpathy 觉得 ，”这条提示就像人类总结的“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。最后只得到一个单一的“得分”（scalar reward），但他也相信，但目前只用于个性化定制（比如记住用户偏好） ，而且确实能带来显著的性能提升 。帮我们在未来做得更好。
这些范式可能跟人类反思、就像一条条指导原则 ，总结 、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 ，
