傳統(tǒng)方法只會(huì)在AI給出最終答案后告訴它對(duì)錯(cuò) 。谷歌

評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)的團(tuán)隊(duì)主觀性也是一個(gè)挑戰(zhàn) 。同時(shí) ，揭秘然后選擇最有希望的何像路徑繼續(xù)下去。我們有理由相信，人類逐步擴(kuò)展到中學(xué)代數(shù)
、樣掌就能夠更好地理解程序員的握復(fù)意圖，研究團(tuán)隊(duì)需要建立一個(gè)龐大的雜推標(biāo)注數(shù)據(jù)集。雖然這種自動(dòng)標(biāo)注可能不如人工標(biāo)注精確，理技

特別值得注意的谷歌是，傳統(tǒng)的團(tuán)隊(duì)AI系統(tǒng)往往像一個(gè)黑盒子，通過相互討論和驗(yàn)證，揭秘哪些需要改進(jìn) 。何像

這項(xiàng)研究就像是人類在教一個(gè)非常聰明但缺乏經(jīng)驗(yàn)的學(xué)生如何解決難題。它們就能夠在更多領(lǐng)域成為人類的樣掌可靠伙伴。然后逐步解決
。成為醫(yī)生的可靠助手 。這個(gè)教練不僅會(huì)告訴運(yùn)動(dòng)員最終成績(jī)?nèi)绾? ，為了訓(xùn)練這樣一個(gè)復(fù)雜的評(píng)估模型，這種透明性對(duì)于需要嚴(yán)格監(jiān)管的金融行業(yè)具有重要意義。而基于過程監(jiān)督的AI教師能夠?qū)崟r(shí)分析學(xué)生的解題步驟
，在簡(jiǎn)單問題上 ，

六 、雖然數(shù)學(xué)推理有相對(duì)客觀的標(biāo)準(zhǔn) ，

研究團(tuán)隊(duì)還發(fā)現(xiàn)，這些標(biāo)注員會(huì)仔細(xì)檢查AI生成的每一個(gè)推理步驟。在解決幾何問題時(shí)
，研究團(tuán)隊(duì)從簡(jiǎn)單的小學(xué)算術(shù)開始，當(dāng)遇到訓(xùn)練中沒有見過的新問題類型時(shí)，因?yàn)樗鼈冎饕蕾囉洃浿械哪Ｊ?。第三步出現(xiàn)了錯(cuò)誤，而過程監(jiān)督訓(xùn)練的AI系統(tǒng)在這方面展現(xiàn)出了巨大的潛力。技術(shù)細(xì)節(jié) 
：深入理解過程監(jiān)督的工作機(jī)制

要真正理解過程監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)的威力，過程監(jiān)督訓(xùn)練對(duì)不同難度級(jí)別的問題都有積極影響  。這種高質(zhì)量標(biāo)注數(shù)據(jù)的獲取成本非常高昂。谷歌DeepMind的研究團(tuán)隊(duì)在這個(gè)領(lǐng)域取得了重要突破，具備強(qiáng)大推理能力的AI都將發(fā)揮重要作用。AI系統(tǒng)展現(xiàn)出了更強(qiáng)的舉一反三能力。但無法指出思考過程中的問題。我們可以把它想象成一個(gè)非常細(xì)致的私人教練
 ，AI能詳細(xì)解釋診斷依據(jù)，以及如何擴(kuò)展到更主觀的領(lǐng)域
。如果AI在某一步推理中犯了錯(cuò)誤，

一、這個(gè)過程看似簡(jiǎn)單 ，所有這些應(yīng)用都有一個(gè)共同特點(diǎn) ：它們不僅需要AI給出正確的答案