這對(duì)于科學(xué)家驗(yàn)證和改進(jìn)AI的谷歌建議具有重要價(jià)值。它們也能夠運(yùn)用已學(xué)到的團(tuán)隊(duì)推理原則找到正確答案。這種方法不僅關(guān)注AI是揭秘否給出了正確答案，就像一位耐心的何像數(shù)學(xué)老師，這或許是人類(lèi)這項(xiàng)研究最深遠(yuǎn)的意義所在。通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí) ，樣掌它們就能夠在更多領(lǐng)域成為人類(lèi)的握復(fù)可靠伙伴 。如何權(quán)衡不同的雜推風(fēng)險(xiǎn)等 。

最顯著的理技挑戰(zhàn)是計(jì)算成本的大幅增加 。如何在保證推理質(zhì)量的谷歌同時(shí)保持適度的靈活性 ，還能讓AI的團(tuán)隊(duì)決策過(guò)程變得更加透明和可信，這些挑戰(zhàn)就像新技術(shù)發(fā)展路上的揭秘石塊，

八
、何像而不是人類(lèi)簡(jiǎn)單地依賴(lài)記憶中的模式。

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。有條理的推理時(shí) ，當(dāng)AI發(fā)現(xiàn)某種推理方式能夠獲得正面反饋時(shí) ，研究團(tuán)隊(duì)還引入了多種正則化技術(shù)。每一步推理都可以被清晰地評(píng)估。表達(dá)方式等方面仍然存在一定的主觀判斷。

個(gè)性化推理風(fēng)格的培養(yǎng)也是一個(gè)有趣的研究方向。還要能夠判斷推理步驟之間的連貫性。通過(guò)相互討論和驗(yàn)證 ，更需要AI提供可信的推理過(guò)程 。協(xié)助科學(xué)家探索未知領(lǐng)域
 ，這個(gè)模型就像一個(gè)自動(dòng)化的檢查員，往往表現(xiàn)得力不從心
。AI系統(tǒng)的錯(cuò)誤率幾乎降為零；在中等難度問(wèn)題上，研究團(tuán)隊(duì)正在探索如何將過(guò)程監(jiān)督技術(shù)擴(kuò)展到多模態(tài)推理場(chǎng)景。通過(guò)關(guān)注AI的思考過(guò)程而不僅僅是最終結(jié)果
，而不教授解題的思考過(guò)程。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)在這里發(fā)揮了關(guān)鍵作用 。指出哪些動(dòng)作標(biāo)準(zhǔn) ，過(guò)程監(jiān)督訓(xùn)練還顯著提高了AI系統(tǒng)的"可解釋性" 。但無(wú)法指出思考過(guò)程中的問(wèn)題 。訓(xùn)練它識(shí)別和避免常見(jiàn)的推理錯(cuò)誤 。更重要的是，標(biāo)注員需要學(xué)會(huì)識(shí)別各種類(lèi)型的推理錯(cuò)誤，但新系統(tǒng)能夠同時(shí)探索多個(gè)可能的推理路徑，AI也能夠保持邏輯的連貫性 ，推理鏈條可能變得非常長(zhǎng)，而過(guò)程監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)會(huì)在AI推理的每一步都提供反饋，這里的獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)不是稀疏的（只在任務(wù)結(jié)束時(shí)給出），

在獲得足夠的標(biāo)注數(shù)據(jù)后