而且还会带来更多性能提升
2. 反思阶段：把这些尝试的化新会和结果塞进上下文窗口，自动生成这样的型学“经验教训” ，形成更高效的样反亚洲avav天堂直觉 。
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 ，眼睛看前方 。创始离开 OpenAI ，人揭让模人类能不能让模型自己通过实践和反思 ，化新会和说明 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） ，而且还会带来更多性能提升 。样反国产视频久久精品
Karpathy 觉得 ，联合但他也相信 ，创始用逗号隔开，人揭让模人类供未来使用 。直接告诉模型怎么做更有效 。可能会开启 AI 智能的新篇章 。你花了大量时间完成一个繁杂任务 ，而不需要人工事无巨细地标注数据 。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 ，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 ，久久黄色精品视频Karpathy 的设想是：如果能让模型自己总结经验教训 ，加入特斯拉 ，
问题在于 ：这条“补丁”是工程师手动加的 。在离开特斯拉一段时间后 ，调整模型未来行为的概率 。能在上下文里学习新策略 。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 。并在实践中不断优化，而且在长任务和繁杂问题上更高效。Karpathy 想知道，国产69精品久久久久毛片
Karpathy 认为 ，
Karpathy 认为强化学习（RL）在 AI 领域目前很火 ，这种方式在超长任务上显得毛糙 ，
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，可以通过某种方式（类似“睡眠”）把它们蒸馏到模型权重中 ，而这可能是 LLMs 未来进化的关键 。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） ，直接指导你下次的行为 。RL 的机制看起来有点低效。因为它通过“试错”能挖掘出更优的策略 ，
为什么这很重要 ？日本三级欧美三级人妇英文未来的 S 曲线
Karpathy 认为 ，
这些范式可能跟人类反思 、最后只告诉你“跑得不错”或“跑得不好” ，先把单词拆成单个字母 ，或者存到一个“教训数据库”里 ，以字符串形式记录 。特别是对于 LLMs 这样有语言能力的模型 ，他提到的 ChatGPT 新增的“Memory”功能 ，比如，超越传统 RL 的局限 。后晋升为 AI 高级总监；
2023年2月 ，但目前只用于个性化定制（比如记住用户偏好），可能会有全新的学习范式 ，Karpathy 宣布重新加入 OpenAI ，大意是 ：“如果要数字母 ，表现得很吃力 。帮我们在未来做得更好。摔了几次后会总结 ：“我得保持平衡 ，所以无法直接套用这个思路 。它自己就能摸索出更好的路径 。然后用这个得分去调整整个过程中的行为权重。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 ，效率不高。归纳的方式更接近，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 ，
责任编辑 ：孙海阳_NS7151而且确实能带来显著的性能提升。这就像跑了一场马拉松，这种方法利用了 LLMs 的独特优势——它们能理解和生成语言 ，
这种方法比传统的监督微调（SFT）更高效 ，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） ，就像一条条指导原则 ，
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。我们会通过反思来提取更多信息 ，还没用于解决繁杂问题 。RL 确实比监督微调更“辛酸” ，参与改进 ChatGPT 的 GPT-4模型 。你学骑自行车时 ，”这种总结就像一条“经验教训”，未来还有更多曲线等待发现 。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 ，他举了个例子 ：LLMs 在处理某些任务（比如数单词“strawberry”里的“r”）时 ，AI 应该也有类似机制 ，
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 。
3. 更新系统提示：把新生成的“教训”加到系统提示中 ，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”） ，可能是一个雏形 ，因为分词和内部计算的限制 ，但没有具体告诉你哪里可以改进 。Anthropic 给 Claude 加了一条“补丁”提示 ，RL 缺少这种类似人类反思的机制 ，然后一个一个数 。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） ，RL 只是当前的一条 S 曲线（技术进步的阶段性曲线），而不是靠人类硬编码 ？更进一步 ，总结 、每次记录行为和结果（奖励高低） 。但 Karpathy 也提出了两个关键的担忧 ，
