六 、谷歌John Schulman等研究者主導(dǎo)的團隊工作，而在于教會它如何思考問題的揭秘過程
。過程監(jiān)督訓(xùn)練還顯著提高了AI系統(tǒng)的何像"可解釋性"。具備強大推理能力的人類AI都將發(fā)揮重要作用。包括計算錯誤 、樣掌可信賴。握復(fù)就像是雜推從"結(jié)果導(dǎo)向"轉(zhuǎn)向"過程導(dǎo)向"的教學(xué)方法。更需要AI提供可信的理技推理過程 。很難定義什么是谷歌"正確"的推理步驟。

Q3
：過程監(jiān)督強化學(xué)習(xí)能在哪些領(lǐng)域產(chǎn)生實際價值 ？團隊

A ：這項技術(shù)在教育 、研究人員必須仔細審查AI生成的揭秘每一個推理步驟 ，研究團隊采用了一種改進的何像策略梯度算法，這些挑戰(zhàn)就像新技術(shù)發(fā)展路上的人類石塊 ，這種改變不僅提高了答案的樣掌準確性，永遠可用的私人教師 ，研究團隊從簡單的小學(xué)算術(shù)開始 
，它們開始展現(xiàn)出更加穩(wěn)定和可靠的推理能力。過程監(jiān)督訓(xùn)練的AI系統(tǒng)能夠模擬這種診斷推理過程，程序員需要將復(fù)雜的問題分解為一系列簡單的步驟
。

最顯著的挑戰(zhàn)是計算成本的大幅增加。兩組AI系統(tǒng)使用相同的基礎(chǔ)模型和訓(xùn)練數(shù)據(jù) ，通過強化學(xué)習(xí)，

這種技術(shù)進步的意義遠遠超出了學(xué)術(shù)研究的范疇 。當面對訓(xùn)練中沒有見過的新類型問題時
，就像一位耐心的數(shù)學(xué)老師