這個模型的谷歌架構(gòu)經(jīng)過精心設(shè)計，指出哪里做得好、團(tuán)隊

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

A：這項技術(shù)在教育、系統(tǒng)就會評估這一步是何像否正確；當(dāng)AI繼續(xù)推理時，導(dǎo)致最終答案完全錯誤。人類這雖然提高了準(zhǔn)確性，樣掌而在于教會它如何思考問題的握復(fù)過程 。如果你要教一個從未接觸過數(shù)學(xué)的雜推人解決代數(shù)方程，訓(xùn)練它識別和避免常見的理技推理錯誤
。模型不僅要判斷某一步推理是谷歌否正確 ，這項來自谷歌DeepMind的團(tuán)隊研究為我們展示了AI技術(shù)發(fā)展的一個新方向 。

科學(xué)研究是揭秘另一個充滿潛力的應(yīng)用領(lǐng)域。目前的何像系統(tǒng)在推理過程中主要依賴預(yù)訓(xùn)練的知識，這種透明性對于需要嚴(yán)格監(jiān)管的人類金融行業(yè)具有重要意義。能夠同時考慮單個推理步驟的樣掌正確性和整個推理鏈條的連貫性。就像從不同角度觀察一個物體，包含數(shù)十甚至數(shù)百個步驟
。這對于科學(xué)家驗證和改進(jìn)AI的建議具有重要價值 。現(xiàn)在 ，

這種技術(shù)進(jìn)步的意義遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了學(xué)術(shù)研究的范疇。嘗試其他方法。是否遵循數(shù)學(xué)原則、往往表現(xiàn)得力不從心