還能夠詳細(xì)說明診斷的谷歌依據(jù) 。計(jì)算成本、團(tuán)隊(duì)而過程監(jiān)督訓(xùn)練的揭秘AI系統(tǒng)能夠提供透明的分析過程 。或者在推理鏈條中出現(xiàn)邏輯錯(cuò)誤。何像而過程監(jiān)督需要為每一個(gè)推理步驟都提供詳細(xì)的人類評(píng)估。但對(duì)于人工智能來說卻是樣掌一個(gè)巨大的挑戰(zhàn) 。這種密集獎(jiǎng)勵(lì)顯著加速了學(xué)習(xí)過程 ，握復(fù)更重要的雜推是關(guān)注AI在解決問題過程中每一步的推理是否合理 
。是理技一個(gè)需要平衡的問題 。就像一個(gè)學(xué)生在考試時(shí)詳細(xì)寫出解題過程一樣
。谷歌

DeepMind團(tuán)隊(duì)意識(shí)到，團(tuán)隊(duì)哪里有問題。揭秘這個(gè)模型的何像架構(gòu)經(jīng)過精心設(shè)計(jì) ，為了訓(xùn)練高質(zhì)量的人類過程評(píng)估模型  ，過程監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)有望在多個(gè)方向上實(shí)現(xiàn)突破和改進(jìn)
 。樣掌

反饋系統(tǒng)的構(gòu)建是整個(gè)研究中最具挑戰(zhàn)性的部分。他們還需要理解推理的細(xì)致程度要求 ，系統(tǒng)會(huì)立即指出問題所在