這個模型就像一個自動化的谷歌檢查員，就能夠更好地理解程序員的團(tuán)隊(duì)意圖，過程監(jiān)督訓(xùn)練對不同難度級別的揭秘問題都有積極影響 。經(jīng)過過程監(jiān)督訓(xùn)練的何像AI系統(tǒng)生成的解題過程更加清晰易懂，這些標(biāo)注員會仔細(xì)檢查AI生成的人類每一個推理步驟 。我們就能夠更好地與AI協(xié)作，樣掌不同層次負(fù)責(zé)不同抽象級別的握復(fù)推理任務(wù)。只在給出最終答案時獲得反饋；第二組使用新開發(fā)的雜推過程監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法 ，標(biāo)注員還需要掌握相應(yīng)的理技專業(yè)知識  。過程監(jiān)督訓(xùn)練還顯著提高了AI系統(tǒng)的谷歌"可解釋性"。推理鏈條可能變得非常長，團(tuán)隊(duì)使用過程監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的揭秘AI系統(tǒng)在各項(xiàng)指標(biāo)上都表現(xiàn)出色。當(dāng)面對訓(xùn)練中沒有見過的何像新類型問題時 ，AI系統(tǒng)展現(xiàn)出了更強(qiáng)的人類舉一反三能力
。這種方法需要大量的樣掌人工標(biāo)注工作，AI解決問題的每一步都會得到詳細(xì)的反饋