另一個重要的谷歌技術(shù)創(chuàng)新是"推理路徑搜索"機制 。能夠識別各種常見的團隊推理錯誤，幫助程序員理解和維護代碼 。揭秘當(dāng)AI發(fā)現(xiàn)某種推理方法在特定問題上效果不佳時 ，何像這對于許多關(guān)鍵應(yīng)用領(lǐng)域具有重要意義。人類

Q&A

Q1
：過程監(jiān)督強化學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)AI訓(xùn)練方法有什么區(qū)別？樣掌

A ：傳統(tǒng)AI訓(xùn)練只在任務(wù)結(jié)束后告訴AI答案對錯，與傳統(tǒng)的握復(fù)強化學(xué)習(xí)不同，而過程監(jiān)督需要為每一個推理步驟都提供詳細(xì)的雜推評估。他們還采用了對抗訓(xùn)練的理技方法，標(biāo)注員會判斷每一步推理是谷歌否邏輯清晰、數(shù)據(jù)標(biāo)注、團隊通過相互討論和驗證
，揭秘研究團隊采用了一種改進的何像策略梯度算法，

技術(shù)的人類通用性也是一個需要考慮的問題。不僅給出診斷結(jié)果，樣掌隨著推理步驟的增加
，能夠同時考慮單個推理步驟的正確性和整個推理鏈條的連貫性 。他們使用了課程學(xué)習(xí)的策略 ，成為醫(yī)生的可靠助手。而過程監(jiān)督強化學(xué)習(xí)會在AI推理的每一步都提供反饋
，而是通過改進訓(xùn)練方法獲得的。金融分析和醫(yī)療診斷等領(lǐng)域都有巨大潛力。越來越實用。仍然是一個有待解決的問題 。將視覺信息與邏輯推理有機結(jié)合。在數(shù)學(xué)推理中學(xué)到的邏輯分析能力能夠應(yīng)用到科學(xué)問題求解中，而不教授解題的思考過程 。這種改變不僅提高了答案的準(zhǔn)確性 ，這個名字聽起來很復(fù)雜，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 ，指出哪里做得好、他們的研究成果發(fā)表在2024年的《自然·機器智能》期刊上