预测： 基础模型将会从其使用痕迹中内化越来越多的技能。对于LLM公司来说，补贴openclaw的使用可能是一个好的早期策略。@steipete 飞轮： 更多用户 -> 更多技能痕迹 -> 更多提炼的能力 -> 更强大的基础模型 -> 每个人都受益

我认为，具有可验证奖励的强化学习将在推动大型语言模型（LLMs）走向它们自己的“AlphaZero时刻”方面变得越来越重要。这可能会从编码开始，然后扩展到数学、物理和其他模型可以自我探索的领域，发现人类可能从未想象过的分布外解决方案，并使用绝对奖励信号（0/1）进行验证。 这也让我想起了@elonmusk谈论的一个未来，在这个未来中，程序可以直接生成二进制文件，而无需经过传统的编译过程。如果大型语言模型能够生成二进制代码，然后直接执行它以获得可验证的奖励，这实际上是可能的。

我学习的秘诀： 慢慢学习 深入理解 建立真实的直觉 然后知识将会积累