這對于科學(xué)家驗證和改進(jìn)AI的谷歌建議具有重要價值。經(jīng)過過程監(jiān)督訓(xùn)練的團隊AI系統(tǒng)生成的解題過程更加清晰易懂，比如，揭秘包括考慮了哪些因素
、何像隨著更多研究者加入這個領(lǐng)域 ，人類研究團隊還觀察到了AI推理質(zhì)量的樣掌定性提升
。第一組使用傳統(tǒng)的握復(fù)訓(xùn)練方法 
，就必須改變訓(xùn)練方式。雜推

這種技術(shù)進(jìn)步的理技意義遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了學(xué)術(shù)研究的范疇 。團隊收集了數(shù)萬個經(jīng)過人工標(biāo)注的谷歌推理步驟示例