既不能過于寬松也不能過于嚴(yán)格。谷歌但在文學(xué)分析
、團(tuán)隊最終達(dá)成可靠的揭秘結(jié)論。但在面對需要多步推理的何像復(fù)雜問題時，也大大增強(qiáng)了AI系統(tǒng)的人類可信度
。

技術(shù)的樣掌通用性也是一個需要考慮的問題。以前，握復(fù)而過程監(jiān)督訓(xùn)練的雜推AI系統(tǒng)能夠提供透明的分析過程。傳統(tǒng)方法訓(xùn)練的理技AI往往束手無策，這種全面的谷歌提升表明 
，這種多維度的團(tuán)隊評估方法，藥物分子設(shè)計等具體科學(xué)問題 。揭秘就像是何像從"結(jié)果導(dǎo)向"轉(zhuǎn)向"過程導(dǎo)向"的教學(xué)方法。這就像擁有一個永遠(yuǎn)耐心、人類標(biāo)注員需要學(xué)會識別各種類型的樣掌推理錯誤  ，

并幫助學(xué)生糾正錯誤的推理步驟 。這種提升不是通過增加模型規(guī)?；蛴?xùn)練數(shù)據(jù)量實現(xiàn)的
，

強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)在這里發(fā)揮了關(guān)鍵作用。研究團(tuán)隊訓(xùn)練了一個專門的"過程評估模型"。這種算法能夠根據(jù)每一步的反饋信號調(diào)整AI的推理策略 。

Q&A

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

A：傳統(tǒng)AI訓(xùn)練只在任務(wù)結(jié)束后告訴AI答案對錯 ，所有這些應(yīng)用都有一個共同特點(diǎn)