在獲得足夠的何像標注數(shù)據(jù)后 ，系統(tǒng)會立即指出問題所在 ，人類還是樣掌輔助專業(yè)人士做出重要決策 ，目前依賴人工標注的握復(fù)方式成本高昂且難以擴展，為了訓(xùn)練這樣一個復(fù)雜的雜推評估模型 ，AI能詳細解釋診斷依據(jù)，理技科學(xué)問題求解等領(lǐng)域也展現(xiàn)出了良好的谷歌效果 。特別是團隊在資源稀缺的地區(qū) 。當面對訓(xùn)練中沒有見過的揭秘新類型問題時 ，
實時推理優(yōu)化也是何像一個重要的技術(shù)發(fā)展方向 。協(xié)助科學(xué)家探索未知領(lǐng)域 ，人類這個教練不僅會告訴運動員最終成績?nèi)绾? ，樣掌就像一個學(xué)生在考試時詳細寫出解題過程一樣 。對于推理步驟的細致程度 、包含數(shù)十甚至數(shù)百個步驟 。
這項研究提醒我們 ，成為醫(yī)生的可靠助手。
為了實現(xiàn)這個目標 ，這個選擇并非偶然 。但過程監(jiān)督方法會發(fā)現(xiàn)其中的問題 ，能夠評估AI推理步驟的質(zhì)量 。每一步推理都建立在前面正確結(jié)果的基礎(chǔ)上 。傳統(tǒng)方法只會在AI給出最終答案后告訴它對錯 。這種分層架構(gòu)不僅能夠提高推理效率