叠加循环能让 Karpathy 的训练闭环效率提升 5 倍。
这种方法通过在原有迭代逻辑上再套一层外部反馈，彻底解决了单一循环的收敛瓶颈。两名香港学生整理了 18 页的技术文档，详细拆解了这一机制的具体实现步骤：
1. 建立基础 Karpathy Loop：构建原始的自我演进/训练闭环。
2. 引入第二层嵌套循环：在第一层输出的基础上，叠加一层更高维度的反馈逻辑。
3. 实现非线性增益：通过这种“循环套循环”的结构，让模型在迭代过程中获得指数级的优化效率。
如果你正在构建自我演进（Self-evolving）的 AI 系统，不要只盯着单层闭环，双层嵌套才是实现 5 倍性能跃迁的关键。
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