【新智元导读】强化学习，或许并不能通往AGI终点。Karpathy最新发文提出另一种Scaling范式，像人类一样反思回顾，通过复盘学习取得突破，更多的S形进步曲线等待发现。 人类会通过一个复盘/反思阶段，从每一次推演中能提取到多得多的监督信息，比如「哪里做得好？哪里不太行？下次该试试什么？」等等。 从这个阶段得到的教训感觉是明确的，就像一个新字符串，可以直接添加到未来的系统提示词里，也可以选择性地在之后被「蒸馏」成权重/直觉，有点像睡眠的作用。 给定一个任务，先跑几次推演，然后把所有推演过程（包括每次的奖励）都塞进一个上下文，再用一个元提示词来复盘/反思哪些地方做得好或不好，从而提炼出一个字符串形式的「教训」，并将其添加到系统提示词中（或者更通用地，更新当前的教训数据库）。 Claude的系统提示词里就加入了一个「快速修复」patch——添加了一段话，大意是：「如果用户让你数字母，你得先用逗号把字母隔开，每隔一个就给一个显式计数器加一，照这样做完任务」。 在这之后，还有更多的S型增长曲线等待发现，这些曲线可能专属于大语言模型，在游戏/机器人这类环境中没有先例，而这，正是我觉得激动人心的地方。 AI初创公司联创Yuchen Jin提出了一个有趣的观点，全新训练范式——课程学习，是一个自监督记忆+检索+反思的反馈循环，无需任何外部奖励信号。 互联网提供了天然的数据宝库：海量且多样化的数据源、自然形成的学习路径、反映人类真实需求的能力维度，以及可经济高效规模化部署的技术特性——
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? 董春记者 刘长军 摄
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? 蔡夏方记者 韦朦 摄
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