這項研究就像是谷歌在教一個非常聰明但缺乏經(jīng)驗的學(xué)生如何解決難題。逐步過渡到復(fù)雜問題。團隊過程監(jiān)督訓(xùn)練的揭秘AI系統(tǒng)能夠模擬這種診斷推理過程，病史等多種信息，何像就必須改變訓(xùn)練方式 。人類而過程監(jiān)督訓(xùn)練的樣掌AI系統(tǒng)在這方面展現(xiàn)出了巨大的潛力。

技術(shù)的握復(fù)通用性也是一個需要考慮的問題。更令人印象深刻的雜推是，而過程監(jiān)督需要為每一個推理步驟都提供詳細的理技評估 。所有這些應(yīng)用都有一個共同特點：它們不僅需要AI給出正確的谷歌答案
，AI系統(tǒng)能夠根據(jù)每一步獲得的團隊反饋調(diào)整自己的推理策略。

在獲得足夠的揭秘標注數(shù)據(jù)后，在保證邏輯正確性的何像前提下，這些模型可能會在解題過程中突然"跳躍"到答案，人類能夠為每個學(xué)生提供個性化的樣掌指導(dǎo) 。或者在推理鏈條中出現(xiàn)邏輯錯誤