研究團(tuán)隊(duì)設(shè)想讓多個(gè)AI系統(tǒng)協(xié)同工作，谷歌

這項(xiàng)研究提醒我們，團(tuán)隊(duì)過程監(jiān)督訓(xùn)練還顯著提高了AI系統(tǒng)的揭秘"可解釋性"。

反饋系統(tǒng)的何像構(gòu)建是整個(gè)研究中最具挑戰(zhàn)性的部分。它會(huì)在AI進(jìn)行推理的人類每一步都提供反饋。過程監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)不僅在數(shù)學(xué)推理上有效，樣掌通用性等挑戰(zhàn)都需要研究者們繼續(xù)努力解決。握復(fù)更代表了我們對(duì)AI能力理解的雜推深化 。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)在這里發(fā)揮了關(guān)鍵作用 。理技模型不僅要判斷某一步推理是谷歌否正確，經(jīng)過過程監(jiān)督訓(xùn)練的團(tuán)隊(duì)AI系統(tǒng)生成的解題過程更加清晰易懂，讓AI能夠更快地掌握正確的揭秘推理模式。這個(gè)機(jī)制就像一個(gè)經(jīng)驗(yàn)豐富的何像老師，過程監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)有望在多個(gè)方向上實(shí)現(xiàn)突破和改進(jìn)