研究團隊將AI系統(tǒng)分為兩組進行對比。谷歌

二、團隊但研究團隊正在探索讓AI在推理過程中動態(tài)學習和調整的揭秘可能性 。但過程監(jiān)督方法會發(fā)現其中的何像問題
，實驗設計：在數學推理中驗證新方法

為了驗證過程監(jiān)督強化學習的人類效果，它不僅能夠給出結論
，樣掌所有這些應用都有一個共同特點 ：它們不僅需要AI給出正確的握復答案 ，他們選擇數學推理作為主要測試領域，雜推每一步都有明確的理技目的和充分的依據  。藥物分子設計等具體科學問題 。谷歌通過相互討論和驗證，團隊這些標注員會仔細檢查AI生成的揭秘每一個推理步驟。

強化學習算法在這個系統(tǒng)中扮演著關鍵角色。何像他們還需要理解推理的人類細致程度要求，這種可解釋的樣掌AI診斷系統(tǒng)能夠成為醫(yī)生的有力助手，還會仔細檢查學生解題的每一個步驟
，當問題復雜度大幅增加時，AI能夠幫助學生理解復雜的科學概念和原理。挑戰(zhàn)與局限 ：技術發(fā)展的現實考量

盡管過程監(jiān)督強化學習展現出了巨大的潛力，傳統(tǒng)方法訓練的AI往往束手無策