强化学习不是终点，「反思式学习」才是下一个拐点？ Andrej Karpathy又在X上分享了自己最新的思考，这次有关强化学习。他提出了一个关键的问题： 强化学习（RL）真的是最终答案吗？ 他认为从机制看，强化学习的核心不过是：如果某次行为得到了好结果，就稍微提高这些行为再次被选择的概率；坏结果则降低。 这种方式虽然有效，但也暴露出两个问题： 异乎寻常的低效：当任务变得很长，比如几分钟甚至几小时，RL却只靠一个最终的分数来调整策略，这对模型来说几乎是“黑盒式”学习。 缺乏人类式的反思学习：人类在完成复杂任务后，往往会自我复盘：哪步好？哪步失误？下次怎么做？这类显式总结往往被内化成“直觉”或“第二天性”（second nature），但RL中却没有这类过程。 卡帕西指出，大语言模型在某种程度上可以承载这种新形式的「反思式学习」。 这就像写日记、复盘比赛、考后总结。我们通过反思提取了更多“明确”的经验，而不是仅靠一次“奖励”去模糊调整。 比如一次任务中多次尝试，把它们和对应的反馈结果放进上下文窗口，用提示语引导模型总结“经验教训”，再将这些教训以文字形式加入系统提示，或逐渐蒸馏成模型权重。 他举了Claude的一个例子：因为模型无法很好地区分字母（如strawberry里的“r”），工程师手动在系统提示中添加了方法：“先将字母用逗号分开，再逐一计数”。 这段指令就是“经验”，明确指导模型完成任务。但核心在于： - 未来能否让模型自己通过多轮试错学会这种教训，而不是靠人硬编码？ - 如何泛化？ - 如何随时间蒸馏经验以避免上下文窗口无限膨胀？ 简言之：RL将带来更多突破，因其杠杆效应显著，符合“苦涩教训”理论，且优于监督微调（SFT），但随着任务时长持续增加，它绝非终极答案。 对此，你怎么看？
