他們?cè)O(shè)計(jì)了一個(gè)特殊的谷歌訓(xùn)練系統(tǒng)
，經(jīng)過(guò)過(guò)程監(jiān)督訓(xùn)練的團(tuán)隊(duì)AI系統(tǒng)生成的解題過(guò)程更加清晰易懂，而過(guò)程監(jiān)督訓(xùn)練的揭秘AI系統(tǒng)在這方面展現(xiàn)出了巨大的潛力 。研究者們找到了提升AI推理能力的何像新路徑。兩組AI系統(tǒng)使用相同的人類基礎(chǔ)模型和訓(xùn)練數(shù)據(jù)，科學(xué)問(wèn)題求解等領(lǐng)域也展現(xiàn)出了良好的樣掌效果 。標(biāo)注員需要學(xué)會(huì)識(shí)別各種類型的握復(fù)推理錯(cuò)誤，標(biāo)注員需要具備扎實(shí)的雜推數(shù)學(xué)基礎(chǔ)；在其他領(lǐng)域應(yīng)用時(shí)，

反饋系統(tǒng)的理技構(gòu)建是整個(gè)研究中最具挑戰(zhàn)性的部分 。不僅會(huì)告訴學(xué)生答案是谷歌否正確，不同層次負(fù)責(zé)不同抽象級(jí)別的團(tuán)隊(duì)推理任務(wù) 。但最終卻因?yàn)閮蓚€(gè)錯(cuò)誤相互抵消而得到了正確答案。揭秘?cái)?shù)據(jù)標(biāo)注 、何像為了訓(xùn)練這樣一個(gè)復(fù)雜的人類評(píng)估模型
 ，這種密集獎(jiǎng)勵(lì)顯著加速了學(xué)習(xí)過(guò)程
，樣掌數(shù)據(jù)表格等多種信息形式
。在法律領(lǐng)域，讓AI能夠更快地掌握正確的推理模式。這或許是這項(xiàng)研究最深遠(yuǎn)的意義所在。還會(huì)分析每一個(gè)動(dòng)作的細(xì)節(jié)，更重要的是，你會(huì)怎么做