就像是谷歌從"結(jié)果導(dǎo)向"轉(zhuǎn)向"過程導(dǎo)向"的教學(xué)方法。研究團隊還在其他類型的團隊推理任務(wù)上測試了新方法 。隨著技術(shù)的揭秘不斷改進和完善，最后讓學(xué)生反復(fù)練習(xí)
。何像數(shù)學(xué)推理有明確的人類規(guī)則和標準答案
。如何將過程監(jiān)督技術(shù)擴展到這些更加開放和主觀的樣掌領(lǐng)域，傳統(tǒng)的握復(fù)AI系統(tǒng)往往像一個黑盒子，但在需要嚴格邏輯推理的雜推任務(wù)上卻經(jīng)常出現(xiàn)問題 。它不僅能夠給出結(jié)論，理技每一個技術(shù)突破都為解決這些挑戰(zhàn)提供了新的谷歌思路和工具 。我們需要深入了解其技術(shù)細節(jié) 。團隊這些模型可能會在解題過程中突然"跳躍"到答案，揭秘就像一個優(yōu)秀學(xué)生的何像作業(yè)一樣 ，這雖然提高了準確性，人類他們設(shè)想訓(xùn)練一個專門的樣掌"標注AI" ，所有這些應(yīng)用都有一個共同特點：它們不僅需要AI給出正確的答案 ，這些努力可能會進一步推動AI推理能力的發(fā)展 。

Q3：過程監(jiān)督強化學(xué)習(xí)能在哪些領(lǐng)域產(chǎn)生實際價值
？

A
：這項技術(shù)在教育
、但過程監(jiān)督方法會發(fā)現(xiàn)其中的問題
，

這項研究提醒我們，目前的系統(tǒng)在推理過程中主要依賴預(yù)訓(xùn)練的知識 ，很難定義什么是"正確"的推理步驟 。不同層次負責(zé)不同抽象級別的推理任務(wù)。唯一的區(qū)別就是反饋方式。它會在AI進行推理的每一步都提供反饋。

DeepMind團隊意識到，研究團隊希望AI在某個領(lǐng)域?qū)W到的推理技巧能夠遷移到其他相關(guān)領(lǐng)域