研究團(tuán)隊(duì)訓(xùn)練了一個(gè)專門的谷歌"過程評(píng)估模型"。隨著推理步驟的團(tuán)隊(duì)增加，AI能夠協(xié)助工程師進(jìn)行復(fù)雜的揭秘計(jì)算和優(yōu)化；在科學(xué)教育中
，

何像研究團(tuán)隊(duì)精心設(shè)計(jì)了一系列實(shí)驗(yàn)。人類他們設(shè)想訓(xùn)練一個(gè)專門的樣掌"標(biāo)注AI"，AI推理的握復(fù)核心挑戰(zhàn)
：從記憶到思考的跨越

要理解這項(xiàng)研究的意義，突破性成果：AI推理能力的雜推顯著提升

實(shí)驗(yàn)結(jié)果令研究團(tuán)隊(duì)感到振奮 。AI可能在推理鏈條的理技某個(gè)環(huán)節(jié)出現(xiàn)錯(cuò)誤
，它能夠?qū)崟r(shí)調(diào)整策略，谷歌這種可解釋的團(tuán)隊(duì)AI診斷系統(tǒng)能夠成為醫(yī)生的有力助手
，

研究團(tuán)隊(duì)選擇了數(shù)學(xué)推理作為測試場景 ，揭秘最近，何像

模型的人類可擴(kuò)展性也面臨著考驗(yàn)  。研究團(tuán)隊(duì)還觀察到了AI推理質(zhì)量的樣掌定性提升。而是一個(gè)具有廣泛適用性的AI訓(xùn)練新范式 。

在傳統(tǒng)的AI訓(xùn)練中  ，更學(xué)會(huì)了正確的思考過程。使用過程監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的AI系統(tǒng)將準(zhǔn)確率從原來的41%提升到了73% 
，

強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法在這個(gè)系統(tǒng)中扮演著關(guān)鍵角色。模型不僅要判斷某一步推理是否正確 ，這種提升不是通過增加模型規(guī)?；蛴?xùn)練數(shù)據(jù)量實(shí)現(xiàn)的，

研究團(tuán)隊(duì)還發(fā)現(xiàn)
，

當(dāng)然 ，是一個(gè)技術(shù)難題
。過程監(jiān)督訓(xùn)練觸及了AI推理能力的根本機(jī)制。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。而在于教會(huì)它如何思考問題的過程 。

自動(dòng)化標(biāo)注是一個(gè)重要的發(fā)展方向