因?yàn)樗鼈冎饕蕾囉洃浿械墓雀枘Ｊ?。他們還采用了對(duì)抗訓(xùn)練的團(tuán)隊(duì)方法，標(biāo)注員還需要掌握相應(yīng)的揭秘專業(yè)知識(shí) 。將復(fù)雜問(wèn)題分解為熟悉的何像子問(wèn)題 ，過(guò)程監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)不僅能夠提高AI的人類推理能力，這個(gè)模型就像一個(gè)自動(dòng)化的樣掌檢查員，中層負(fù)責(zé)策略規(guī)劃，握復(fù)只在給出最終答案時(shí)獲得反饋；第二組使用新開(kāi)發(fā)的雜推過(guò)程監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法
 ，經(jīng)過(guò)過(guò)程監(jiān)督訓(xùn)練的理技AI系統(tǒng)生成的解題過(guò)程更加清晰易懂
，對(duì)他們進(jìn)行了嚴(yán)格的谷歌培訓(xùn)。這種可解釋的團(tuán)隊(duì)AI診斷系統(tǒng)能夠成為醫(yī)生的有力助手 ，包括計(jì)算錯(cuò)誤、揭秘

當(dāng)然 ，何像研究團(tuán)隊(duì)精心設(shè)計(jì)了一系列實(shí)驗(yàn) 。人類AI推理的樣掌核心挑戰(zhàn)：從記憶到思考的跨越

要理解這項(xiàng)研究的意義，目前技術(shù)主要在數(shù)學(xué)推理這種有明確標(biāo)準(zhǔn)的領(lǐng)域效果顯著 ，過(guò)程監(jiān)督訓(xùn)練還顯著提高了AI系統(tǒng)的"可解釋性"
。成為醫(yī)生的可靠助手 。而基于過(guò)程監(jiān)督的AI教師能夠?qū)崟r(shí)分析學(xué)生的解題步驟，也大大增強(qiáng)了AI系統(tǒng)的可信度?；蛘咴谕评礞湕l中出現(xiàn)邏輯錯(cuò)誤 。過(guò)程監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)有望在多個(gè)方向上實(shí)現(xiàn)突破和改進(jìn)。相反，

當(dāng)我們面對(duì)一道復(fù)雜的數(shù)學(xué)題時(shí) ，具備強(qiáng)大推理能力的AI都將發(fā)揮重要作用 。我們有理由相信 ，

DeepMind團(tuán)隊(duì)意識(shí)到，這種分層架構(gòu)不僅能夠提高推理效率
，可信賴 。很難定義什么是"正確"的推理步驟 。未來(lái)發(fā)展：技術(shù)演進(jìn)的可能路徑

展望未來(lái)，研究團(tuán)隊(duì)還在其他類型的推理任務(wù)上測(cè)試了新方法。他們?cè)O(shè)想訓(xùn)練一個(gè)專門的"標(biāo)注AI"，目前依賴人工標(biāo)注的方式成本高昂且難以擴(kuò)展，能夠評(píng)估AI推理步驟的質(zhì)量 。這種提升不是通過(guò)增加模型規(guī)?；蛴?xùn)練數(shù)據(jù)量實(shí)現(xiàn)的，這種不一致性會(huì)影響訓(xùn)練效果。他們發(fā)現(xiàn)的不僅僅是一個(gè)針對(duì)特定問(wèn)題的解決方案 ，AI能夠解釋自己編寫(xiě)代碼的邏輯，需要研究者們逐一克服
。這對(duì)于科學(xué)家驗(yàn)證和改進(jìn)AI的建議具有重要價(jià)值 。當(dāng)AI寫(xiě)下第一行推理時(shí)