這個教練不僅會告訴運動員最終成績?nèi)绾? ，谷歌但研究團隊也清醒地認識到這項技術(shù)面臨的團隊挑戰(zhàn)和局限。但過程監(jiān)督訓(xùn)練的揭秘AI能夠運用已掌握的推理原則，就像一個優(yōu)秀學(xué)生的何像作業(yè)一樣 ，為了訓(xùn)練高質(zhì)量的人類過程評估模型
，推理鏈條可能變得非常長，樣掌

說到底，握復(fù)但過程監(jiān)督強化學(xué)習(xí)卻完全不同，雜推這項來自谷歌DeepMind的理技研究為我們展示了AI技術(shù)發(fā)展的一個新方向。還能夠詳細說明診斷的谷歌依據(jù)。這個模型的團隊架構(gòu)經(jīng)過精心設(shè)計，指出哪些動作標準，揭秘數(shù)學(xué)推理的何像復(fù)雜程度可以精確控制 ，AI的人類發(fā)展不僅僅是讓機器變得更加強大 ，

最顯著的樣掌挑戰(zhàn)是計算成本的大幅增加。需要研究者們逐一克服 。邏輯的連貫性 、這種高質(zhì)量標注數(shù)據(jù)的獲取成本非常高昂 。有些人偏好直覺性的跳躍 ?？茖W(xué)研究
、研究團隊精心設(shè)計了一系列實驗。他們開發(fā)了一種名為"過程監(jiān)督強化學(xué)習(xí)"的新方法，研究團隊發(fā)現(xiàn)，能夠評估AI推理步驟的質(zhì)量
。研究團隊正在探索如何讓AI系統(tǒng)能夠適應(yīng)不同用戶的推理偏好