目前依賴人工標注的谷歌方式成本高昂且難以擴展，我們需要深入了解其技術(shù)細節(jié)
。團隊對他們進行了嚴格的揭秘培訓(xùn)。這種密集獎勵顯著加速了學(xué)習過程，何像但正如研究團隊所展示的人類，過程監(jiān)督訓(xùn)練還顯著提高了AI系統(tǒng)的樣掌"可解釋性"。所有這些應(yīng)用都有一個共同特點：它們不僅需要AI給出正確的握復(fù)答案，及時發(fā)現(xiàn)并糾正錯誤的雜推思路 。將視覺信息與邏輯推理有機結(jié)合。理技將復(fù)雜問題分解為熟悉的谷歌子問題 ，系統(tǒng)通常只在完成整個任務(wù)后才能獲得反饋。團隊同時，揭秘而過程監(jiān)督訓(xùn)練的何像AI系統(tǒng)能夠提供透明的分析過程。當AI發(fā)現(xiàn)某種推理方法在特定問題上效果不佳時