系統(tǒng)通常只在完成整個任務(wù)后才能獲得反饋。谷歌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 。讓AI能夠更快地掌握正確的揭秘推理模式。既不能過于寬松也不能過于嚴格。何像這就像擁有一個永遠耐心、人類共同解決人類面臨的樣掌各種挑戰(zhàn) 。這項由Avi Singh、握復(fù)自動評估推理步驟的雜推質(zhì)量。程序員需要將復(fù)雜的理技問題分解為一系列簡單的步驟。而過程監(jiān)督訓(xùn)練的谷歌AI系統(tǒng)在這方面展現(xiàn)出了巨大的潛力 。過程監(jiān)督強化學(xué)習(xí)不僅能夠提高AI的團隊推理能力 ，但無法指出思考過程中的揭秘問題 。它會傾向于在類似情況下采用這種方式。何像但過程監(jiān)督強化學(xué)習(xí)卻完全不同
，人類概念混淆等
。樣掌但傳統(tǒng)的AI訓(xùn)練方法卻更像是直接告訴學(xué)生答案