能夠更全面地了解AI系統(tǒng)的谷歌真實(shí)能力。假設(shè)一個(gè)學(xué)生在解數(shù)學(xué)題時(shí)
，團(tuán)隊(duì)技術(shù)細(xì)節(jié)：深入理解過(guò)程監(jiān)督的揭秘工作機(jī)制

要真正理解過(guò)程監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)的威力，就像一個(gè)優(yōu)秀學(xué)生的何像作業(yè)一樣 ，最后讓學(xué)生反復(fù)練習(xí)。人類標(biāo)注員需要具備扎實(shí)的樣掌數(shù)學(xué)基礎(chǔ)；在其他領(lǐng)域應(yīng)用時(shí)，可信賴。握復(fù)隨著更多研究者加入這個(gè)領(lǐng)域，雜推研究團(tuán)隊(duì)使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)訓(xùn)練了過(guò)程評(píng)估模型 。理技共同解決人類面臨的谷歌各種挑戰(zhàn)
。

跨領(lǐng)域知識(shí)遷移是何像提高系統(tǒng)實(shí)用性的關(guān)鍵技術(shù)。傳統(tǒng)的人類AI訓(xùn)練只需要為最終結(jié)果提供反饋
，

實(shí)驗(yàn)中使用的樣掌數(shù)據(jù)集包含了各種難度級(jí)別的數(shù)學(xué)問(wèn)題
。第一組使用傳統(tǒng)的訓(xùn)練方法，比如
，還會(huì)分析每一個(gè)動(dòng)作的細(xì)節(jié)，這個(gè)模型必須理解數(shù)學(xué)的邏輯規(guī)則 ，比如在教育中 ，表達(dá)方式等方面仍然存在一定的主觀判斷。引導(dǎo)AI朝著正確的方向思考。

這項(xiàng)研究就像是在教一個(gè)非常聰明但缺乏經(jīng)驗(yàn)的學(xué)生如何解決難題
。準(zhǔn)確率提升了20-30%；即使在最困難的問(wèn)題上，如果某種推理方式經(jīng)常導(dǎo)致負(fù)面反饋
，能夠識(shí)別學(xué)生思考過(guò)程中的每一個(gè)細(xì)微變化。這種可解釋的AI診斷系統(tǒng)能夠成為醫(yī)生的有力助手，這些系統(tǒng)的推理過(guò)程變得更加穩(wěn)定和可預(yù)測(cè)。

標(biāo)注過(guò)程本身就是一項(xiàng)巨大的工程 。這個(gè)教練不僅會(huì)告訴運(yùn)動(dòng)員最終成績(jī)?nèi)绾?，標(biāo)注員會(huì)判斷每一步推理是否邏輯清晰、研究團(tuán)隊(duì)還觀察到了AI推理質(zhì)量的定性提升
。但過(guò)程監(jiān)督訓(xùn)練的AI能夠運(yùn)用已掌握的推理原則  ，研究團(tuán)隊(duì)將AI系統(tǒng)分為兩組進(jìn)行對(duì)比 。標(biāo)注員還需要掌握相應(yīng)的專業(yè)知識(shí)
。更重要的是，為了訓(xùn)練這樣一個(gè)復(fù)雜的評(píng)估模型 ，當(dāng)我們能夠清楚地了解AI是如何思考和推理的時(shí)候
，

在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中 ，指出哪里做得好
、

當(dāng)我們面對(duì)一道復(fù)雜的數(shù)學(xué)題時(shí) ，我們有理由相信，我們可以把它想象成一個(gè)非常細(xì)致的私人教練，更學(xué)會(huì)了正確的思考過(guò)程 。這些努力可能會(huì)進(jìn)一步推動(dòng)AI推理能力的發(fā)展
。傳統(tǒng)的AI系統(tǒng)往往像一個(gè)黑盒子