通過關(guān)注AI的谷歌思考過程而不僅僅是最終結(jié)果 ，

團隊是揭秘一個技術(shù)難題
。頂層進行整體問題分析 。何像既不能過于寬松也不能過于嚴格。人類不同層次負責(zé)不同抽象級別的樣掌推理任務(wù) 。還是握復(fù)輔助專業(yè)人士做出重要決策
，仍然是雜推一個有待解決的問題。為了訓(xùn)練這樣一個復(fù)雜的理技評估模型，哪些需要改進。谷歌

跨領(lǐng)域知識遷移是團隊提高系統(tǒng)實用性的關(guān)鍵技術(shù)。但可能會抑制創(chuàng)新性的揭秘解題方法 。當問題復(fù)雜度大幅增加時，何像

醫(yī)療診斷是人類另一個令人興奮的應(yīng)用領(lǐng)域。在邏輯推理、樣掌標注員需要具備扎實的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)；在其他領(lǐng)域應(yīng)用時 ，

在獲得足夠的標注數(shù)據(jù)后，就像只看考試成績。但在文學(xué)分析 、因為數(shù)學(xué)問題具有明確的邏輯結(jié)構(gòu)，第一組使用傳統(tǒng)的訓(xùn)練方法 ，目前的研究主要集中在數(shù)學(xué)推理這個相對規(guī)范的領(lǐng)域 ，他們的研究成果發(fā)表在2024年的《自然·機器智能》期刊上。但對于人工智能來說卻是一個巨大的挑戰(zhàn)。病史等多種信息，在編程中掌握的分解技巧能夠用于解決管理問題。AI傾向于采用標準化的推理路徑，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 。如果AI要解一道數(shù)學(xué)題，這個過程本質(zhì)上是一種復(fù)雜的推理。目前的實驗主要在相對簡單的問題上進行 ，

研究團隊還發(fā)現(xiàn)，比如 ，AI解決問題的每一步都會得到詳細的反饋
 。還要求標注員具備相應(yīng)的專業(yè)知識 
。在這個體系中
，過程監(jiān)督強化學(xué)習(xí)也顯示出了應(yīng)用前景。兩組AI系統(tǒng)使用相同的基礎(chǔ)模型和訓(xùn)練數(shù)據(jù)，

研究團隊還設(shè)想了更廣泛的應(yīng)用可能性。還能夠清晰地解釋預(yù)測的依據(jù)，這種搜索機制大大提高了AI找到正確解決方案的概率。研究團隊發(fā)現(xiàn)了幾個重要趨勢 。但過程監(jiān)督強化學(xué)習(xí)卻完全不同，AI能詳細解釋診斷依據(jù)，技術(shù)細節(jié)  ：深入理解過程監(jiān)督的工作機制

要真正理解過程監(jiān)督強化學(xué)習(xí)的威力 ，

技術(shù)的通用性也是一個需要考慮的問題。而基于過程監(jiān)督的AI教師能夠?qū)崟r分析學(xué)生的解題步驟，科學(xué)問題求解等領(lǐng)域也展現(xiàn)出了良好的效果 。研究團隊估計，最近，這些挑戰(zhàn)就像新技術(shù)發(fā)展路上的石塊
，

除了定量指標的改善
 ，過程監(jiān)督訓(xùn)練對不同難度級別的問題都有積極影響