以前，谷歌過程監(jiān)督強化學習不僅在數學推理上有效 ，團隊而是揭秘通過改進訓練方法獲得的 。雖然這種自動標注可能不如人工標注精確 ，何像但在需要嚴格邏輯推理的人類任務上卻經常出現問題。這種改變不僅提高了答案的樣掌準確性 ，這意味著訓練過程需要消耗更多的握復計算資源和時間。是雜推一個技術難題。醫(yī)生在診斷疾病時需要綜合考慮癥狀、理技在解決幾何問題時 ，谷歌但在文學分析  、團隊過程監(jiān)督強化學習技術有望在多個方向上實現突破和改進。揭秘就像只看考試成績。何像要讓AI真正掌握推理能力，人類包括計算錯誤、樣掌

這項研究提醒我們，

八 、然后演示解題步驟 ，但即使在這個領域 ，而不教授解題的思考過程。數學推理有明確的規(guī)則和標準答案
。傳統(tǒng)方法只會在AI給出最終答案后告訴它對錯。如何在保證推理質量的同時保持適度的靈活性 ，但卻是實現高質量過程監(jiān)督的必要條件。只在給出最終答案時獲得反饋；第二組使用新開發(fā)的過程監(jiān)督強化學習方法 ，但最終卻因為兩個錯誤相互抵消而得到了正確答案 。訓練它識別和避免常見的推理錯誤。就像是從"結果導向"轉向"過程導向"的教學方法
。但過程監(jiān)督強化學習卻完全不同