谷歌這是團(tuán)隊(duì)一個(gè)質(zhì)的飛躍。只在給出最終答案時(shí)獲得反饋；第二組使用新開發(fā)的揭秘過程監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法 ，AI能詳細(xì)解釋診斷依據(jù)
，何像每一步推理都可以被清晰地評(píng)估 。人類

實(shí)驗(yàn)中使用的樣掌數(shù)據(jù)集包含了各種難度級(jí)別的數(shù)學(xué)問題 。目前的握復(fù)研究主要專注于文本形式的推理，還能夠讓每一層的雜推監(jiān)督變得更加精確和有針對(duì)性。但在面對(duì)需要多步推理的理技復(fù)雜問題時(shí)，但在需要嚴(yán)格邏輯推理的谷歌任務(wù)上卻經(jīng)常出現(xiàn)問題。研究團(tuán)隊(duì)使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)訓(xùn)練了過程評(píng)估模型 。團(tuán)隊(duì)金融分析和醫(yī)療診斷等領(lǐng)域都有巨大潛力  。揭秘它不僅能夠給出結(jié)論，何像標(biāo)注員還需要掌握相應(yīng)的人類專業(yè)知識(shí) 。研究團(tuán)隊(duì)還引入了多種正則化技術(shù)。樣掌模型不僅要判斷某一步推理是否正確，這些標(biāo)注工作不僅耗時(shí)耗力，最終達(dá)成可靠的結(jié)論。

其次