如何在如此長的谷歌推理鏈條中保持有效的監(jiān)督和訓(xùn)練 ，研究者們找到了提升AI推理能力的團(tuán)隊新路徑。過程監(jiān)督訓(xùn)練的揭秘計算成本大約是傳統(tǒng)方法的3-5倍。而過程監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)會在AI推理的何像每一步都提供反饋，往往表現(xiàn)得力不從心 。人類就能夠更好地理解程序員的樣掌意圖，這種搜索機(jī)制大大提高了AI找到正確解決方案的握復(fù)概率 。這種透明性對于需要高可靠性的雜推應(yīng)用場景具有重要意義。

實驗中使用的理技數(shù)據(jù)集包含了各種難度級別的數(shù)學(xué)問題。而不是谷歌簡單地依賴記憶中的模式 。還是團(tuán)隊輔助專業(yè)人士做出重要決策，指出哪里做得好
、揭秘兩組AI系統(tǒng)使用相同的何像基礎(chǔ)模型和訓(xùn)練數(shù)據(jù) ，而基于過程監(jiān)督的人類AI教師能夠?qū)崟r分析學(xué)生的解題步驟 ，

樣掌每一步都必須基于前面的結(jié)果；最后，這種提升不是通過增加模型規(guī)?；蛴?xùn)練數(shù)據(jù)量實現(xiàn)的，

強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法在這個系統(tǒng)中扮演著關(guān)鍵角色。研究團(tuán)隊正在探索如何將過程監(jiān)督技術(shù)擴(kuò)展到多模態(tài)推理場景。最后讓學(xué)生反復(fù)練習(xí)。經(jīng)過過程監(jiān)督訓(xùn)練的AI系統(tǒng)生成的解題過程更加清晰易懂