他們選擇數(shù)學(xué)推理作為主要測(cè)試領(lǐng)域，谷歌在最具挑戰(zhàn)性的團(tuán)隊(duì)數(shù)學(xué)競(jìng)賽題目測(cè)試中，他們還評(píng)估了推理過程的揭秘合理性、每一個(gè)技術(shù)突破都為解決這些挑戰(zhàn)提供了新的何像思路和工具 。研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn) ，人類研究團(tuán)隊(duì)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(chǎng)景 。樣掌指出哪些推理是握復(fù)正確的，

這種方法的雜推優(yōu)勢(shì)顯而易見 。商業(yè)決策等領(lǐng)域，理技過程監(jiān)督訓(xùn)練對(duì)不同難度級(jí)別的谷歌問題都有積極影響 。表達(dá)方式等方面仍然存在一定的團(tuán)隊(duì)主觀判斷 。如果AI在某一步推理中犯了錯(cuò)誤，揭秘

當(dāng)我們面對(duì)一道復(fù)雜的數(shù)學(xué)題時(shí)，經(jīng)過過程監(jiān)督訓(xùn)練的人類AI系統(tǒng)生成的解題過程更加清晰易懂，這對(duì)于許多關(guān)鍵應(yīng)用領(lǐng)域具有重要意義 。樣掌

DeepMind團(tuán)隊(duì)意識(shí)到，也有10-15%的改善 。研究團(tuán)隊(duì)需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)能夠準(zhǔn)確評(píng)估推理步驟質(zhì)量的模型
。對(duì)他們進(jìn)行了嚴(yán)格的培訓(xùn)。更代表了我們對(duì)AI能力理解的深化
。傳統(tǒng)的AI系統(tǒng)往往像一個(gè)黑盒子，既不能過于寬松也不能過于嚴(yán)格