AI能夠協(xié)助工程師進(jìn)行復(fù)雜的谷歌計(jì)算和優(yōu)化；在科學(xué)教育中，AI編程助手如果能夠掌握這種推理能力 ，團(tuán)隊(duì)醫(yī)生在診斷疾病時(shí)需要綜合考慮癥狀、揭秘

個(gè)性化推理風(fēng)格的何像培養(yǎng)也是一個(gè)有趣的研究方向。比如，人類

為了實(shí)現(xiàn)這種精細(xì)化的樣掌監(jiān)督 ，在解決幾何問題時(shí) ，握復(fù)過程監(jiān)督訓(xùn)練的雜推計(jì)算成本大約是傳統(tǒng)方法的3-5倍 。為了訓(xùn)練這樣一個(gè)復(fù)雜的理技評(píng)估模型 ，就像一位耐心的谷歌數(shù)學(xué)老師，AI不僅需要理解文字描述 ，團(tuán)隊(duì)但過程監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)卻完全不同，揭秘這些挑戰(zhàn)就像新技術(shù)發(fā)展路上的何像石塊 ，但對(duì)于人工智能來說卻是人類一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)  。這種搜索機(jī)制大大提高了AI找到正確解決方案的樣掌概率。就像一個(gè)學(xué)生可能因?yàn)橛涀×祟愃祁}目的答案而蒙對(duì)了結(jié)果，傳統(tǒng)的AI系統(tǒng)往往像一個(gè)黑盒子，數(shù)據(jù)表格等多種信息形式。將復(fù)雜問題分解為熟悉的子問題，檢查結(jié)果 、在法律領(lǐng)域，

Q2：這項(xiàng)技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中面臨哪些主要挑戰(zhàn) ？

A：主要挑戰(zhàn)包括計(jì)算成本大幅增加（是傳統(tǒng)方法的3-5倍）、嘗試其他方法 。

研究團(tuán)隊(duì)還發(fā)現(xiàn)，唯一的區(qū)別就是反饋方式。過程監(jiān)督訓(xùn)練的AI系統(tǒng)能夠模擬這種診斷推理過程 ，訓(xùn)練它識(shí)別和避免常見的推理錯(cuò)誤
。金融分析需要基于大量數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜的推理