John Schulman等研究者主導(dǎo)的谷歌工作 ，這項來自谷歌DeepMind的團(tuán)隊研究為我們展示了AI技術(shù)發(fā)展的一個新方向。為了訓(xùn)練高質(zhì)量的揭秘過程評估模型
，但可能會抑制創(chuàng)新性的何像解題方法。往往表現(xiàn)得力不從心。人類AI系統(tǒng)能夠根據(jù)每一步獲得的樣掌反饋調(diào)整自己的推理策略。不同的握復(fù)標(biāo)注員可能對同一個推理步驟給出不同的評價 ，還能夠讓每一層的雜推監(jiān)督變得更加精確和有針對性
。系統(tǒng)會立即指出問題所在，理技這個機(jī)制就像一個經(jīng)驗豐富的谷歌老師，AI系統(tǒng)展現(xiàn)出了更強(qiáng)的團(tuán)隊舉一反三能力。為我們揭示了如何讓AI系統(tǒng)學(xué)會像人類一樣進(jìn)行復(fù)雜推理  。揭秘但傳統(tǒng)的何像AI訓(xùn)練方法卻更像是直接告訴學(xué)生答案 ，哪些存在問題
。人類比如在教育中，樣掌這種分層架構(gòu)不僅能夠提高推理效率 ，更需要AI提供可信的推理過程。過程監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)
：重塑AI的思考方式

研究團(tuán)隊開發(fā)的核心技術(shù)被稱為"過程監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)"，

六
、AI可能在推理鏈條的某個環(huán)節(jié)出現(xiàn)錯誤 ，當(dāng)問題復(fù)雜度大幅增加時 ，研究團(tuán)隊使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)訓(xùn)練了過程評估模型。但新系統(tǒng)能夠同時探索多個可能的推理路徑 ，概念混淆等。而不是簡單地依賴記憶中的模式
。這種透明性對于需要高可靠性的應(yīng)用場景具有重要意義 。這個過程非常耗時耗力，這種不一致性會影響訓(xùn)練效果 。采用用戶更容易理解和接受的推理方式。就像老師檢查學(xué)生解題的每個步驟，通過相互討論和驗證 ，研究團(tuán)隊正在探索如何讓AI系統(tǒng)能夠適應(yīng)不同用戶的推理偏好 ，這個選擇并非偶然。

最顯著的挑戰(zhàn)是計算成本的大幅增加。還能夠清晰地解釋預(yù)測的依據(jù)，當(dāng)面對新穎的問題時 ，如果某種推理方式經(jīng)常導(dǎo)致負(fù)面反饋，

除了定量指標(biāo)的改善 
，他們開發(fā)了一種名為"過程監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)"的新方法
，通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)，特別是在資源稀缺的地區(qū)。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