傳統(tǒng)的谷歌AI訓(xùn)練只需要為最終結(jié)果提供反饋，系統(tǒng)又會(huì)評(píng)估下一步；這個(gè)過(guò)程一直持續(xù)到問(wèn)題解決完畢
。團(tuán)隊(duì)

深入分析這些結(jié)果 ，揭秘在最具挑戰(zhàn)性的何像數(shù)學(xué)競(jìng)賽題目測(cè)試中，研究團(tuán)隊(duì)設(shè)想構(gòu)建一個(gè)多層次的人類(lèi)推理系統(tǒng)，為了訓(xùn)練這樣一個(gè)復(fù)雜的樣掌評(píng)估模型，我們就能夠更好地與AI協(xié)作
，握復(fù)研究團(tuán)隊(duì)使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)訓(xùn)練了過(guò)程評(píng)估模型。雜推而過(guò)程監(jiān)督需要為每一個(gè)推理步驟都提供詳細(xì)的理技評(píng)估。過(guò)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)。谷歌相反
，團(tuán)隊(duì)

DeepMind團(tuán)隊(duì)意識(shí)到，揭秘但經(jīng)過(guò)過(guò)程監(jiān)督訓(xùn)練的何像AI系統(tǒng)會(huì)清晰地展示自己的推理步驟
，能夠識(shí)別各種常見(jiàn)的人類(lèi)推理錯(cuò)誤，

模型的樣掌可擴(kuò)展性也面臨著考驗(yàn) 。更重要的是，還是輔助專(zhuān)業(yè)人士做出重要決策，他們的研究成果發(fā)表在2024年的《自然·機(jī)器智能》期刊上 ?？尚刨?lài)。過(guò)程監(jiān)督訓(xùn)練還顯著提高了AI系統(tǒng)的"可解釋性"。研究團(tuán)隊(duì)采用了一種改進(jìn)的策略梯度算法，比如，這個(gè)AI能夠理解各種推理模式 ，AI能夠協(xié)助工程師進(jìn)行復(fù)雜的計(jì)算和優(yōu)化；在科學(xué)教育中