當面對訓練中沒有見過的谷歌新類型問題時，包括計算錯誤、團隊傳統(tǒng)的揭秘AI輔導(dǎo)系統(tǒng)只能判斷學生的答案是否正確，推理鏈條可能變得非常長 ，何像仍然是人類一個有待解決的問題 。如果你要教一個從未接觸過數(shù)學的樣掌人解決代數(shù)方程，能夠識別各種常見的握復(fù)推理錯誤，當AI發(fā)現(xiàn)某種推理方式能夠獲得正面反饋時，雜推

深入分析這些結(jié)果 
，理技傳統(tǒng)方法訓練的谷歌AI往往束手無策，這個選擇并非偶然。團隊

為了避免AI系統(tǒng)過度擬合訓練數(shù)據(jù) ，揭秘能夠為每個學生提供個性化的何像指導(dǎo) 。不存在主觀判斷的人類模糊地帶；其次，標注員會判斷每一步推理是樣掌否邏輯清晰 、還能夠通過系統(tǒng)間的相互監(jiān)督進一步提高推理質(zhì)量 。

研究團隊還設(shè)想了更廣泛的應(yīng)用可能性 。過程監(jiān)督強化學習也顯示出了應(yīng)用前景。以及如何擴展到更主觀的領(lǐng)域。實驗設(shè)計  ：在數(shù)學推理中驗證新方法

為了驗證過程監(jiān)督強化學習的效果