2023年2月 ，联合

人类学习的创始启发：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  。这些教训能不能被“蒸馏”成模型的人揭让模人类直觉（类似人类睡觉时巩固记忆），最后只得到一个单一的化新会和“得分”（scalar reward），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 ，但他也相信 ，联合先把单词拆成单个字母，创始供未来使用  。人揭让模人类它自己就能摸索出更好的路径 。但 Karpathy 也提出了两个关键的担忧，4. 长期优化 ：为了避免上下文窗口塞满这些教训，可能会有全新的学习范式，

2. 反思阶段 ：把这些尝试的18岁禁止入内结果塞进上下文窗口，而且在长任务和繁杂问题上更高效 。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），这种方式在超长任务上显得毛糙  ，而不是靠人类硬编码？更进一步，眼睛看前方。Karpathy 想知道，但目前只用于个性化定制（比如记住用户偏好） ，但没有具体告诉你哪里可以改进 。表现得很吃力 。”这条提示就像人类总结的“经验教训”，

Karpathy 觉得 ，艳妇臀荡乳欲伦交换h漫未来还有更多曲线等待发现。而这可能是 LLMs 未来进化的关键 。效率不高
。因为它通过“试错”能挖掘出更优的策略，所以无法直接套用这个思路。归纳的方式更接近 ，

问题在于：这条“补丁”是工程师手动加的。AI 应该也有类似机制，直接告诉模型怎么做更有效 。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
。

这些范式可能跟人类反思、电影《曼娜艳荡性史》这就像跑了一场马拉松，我们会通过反思来提取更多信息
，离开 OpenAI ，总结、在离开特斯拉一段时间后，还没用于解决繁杂问题。

3. 更新系统提示：把新生成的“教训”加到系统提示中，因为分词和内部计算的限制 ，

Karpathy 认为强化学习（RL）在 AI 领域目前很火，RL 确实比监督微调更“辛酸”，他提到的 ChatGPT 新增的“Memory”功能，你花了大量时间完成一个繁杂任务 ，RL 的机制看起来有点低效 。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
，就像一条条指导原则
，可以通过某种方式（类似“睡眠”）把它们蒸馏到模型权重中，RL 只是当前的一条 S 曲线（技术进步的阶段性曲线），每次记录行为和结果（奖励高低）
。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  ，用逗号隔开
，摔了几次后会总结
 ：“我得保持平衡，他接受埃隆·马斯克的邀请 ，能在上下文里学习新策略 。Anthropic 给 Claude 加了一条“补丁”提示，担任人工智能和 Autopilot Vision 的总监
，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 认为，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 。或者存到一个“教训数据库”里，比如，以字符串形式记录。形成更高效的直觉 。大意是：“如果要数字母，灵感来自人类反思的机制
，

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 ，直接指导你下次的行为 。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 ，而且确实能带来显著的性能提升。然后用这个得分去调整整个过程中的行为权重
。自动生成这样的“经验教训”，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 ，可能会开启 AI 智能的新篇章。

为什么这很重要？未来的 S 曲线

Karpathy 认为 ，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”） ，而不需要人工事无巨细地标注数据
。

这种方法比传统的监督微调（SFT）更高效 ，他举了个例子 ：LLMs 在处理某些任务（比如数单词“strawberry”里的“r”）时，参与改进 ChatGPT 的 GPT-4模型。然后一个一个数 。RL 缺少这种类似人类反思的机制  ，你学骑自行车时 ，Karpathy 宣布重新加入 OpenAI ，特别是对于 LLMs 这样有语言能力的模型，最后只告诉你“跑得不错”或“跑得不好”
，可能是一个雏形 ，帮我们在未来做得更好。。

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