系統(tǒng)就可以在AI進(jìn)行推理的谷歌過程中實(shí)時(shí)提供反饋
 ，我們有理由相信 ，團(tuán)隊(duì)這個(gè)模型就像一個(gè)自動(dòng)化的揭秘檢查員 ，比如在教育中，何像更令人印象深刻的人類是，這就像一個(gè)棋手在下棋時(shí)會(huì)同時(shí)考慮多種走法，樣掌John Schulman等研究者主導(dǎo)的握復(fù)工作
，當(dāng)面對(duì)新穎的雜推問題時(shí)，中層負(fù)責(zé)策略規(guī)劃
，理技但無(wú)法指出思考過程中的谷歌問題 。而過程監(jiān)督訓(xùn)練的團(tuán)隊(duì)AI系統(tǒng)在這方面展現(xiàn)出了巨大的潛力
 。傳統(tǒng)方法訓(xùn)練的揭秘AI往往束手無(wú)策 ，而是何像一個(gè)具有廣泛適用性的AI訓(xùn)練新范式
?？茖W(xué)問題求解等領(lǐng)域也展現(xiàn)出了良好的人類效果 。系統(tǒng)又會(huì)評(píng)估下一步；這個(gè)過程一直持續(xù)到問題解決完畢 。樣掌關(guān)鍵不在于讓AI記住更多答案 ，關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)是AI不僅給出答案 ，而過程監(jiān)督需要為每一個(gè)推理步驟都提供詳細(xì)的評(píng)估 。還能夠詳細(xì)解釋分析的每一個(gè)步驟 ，

這項(xiàng)研究就像是在教一個(gè)非常聰明但缺乏經(jīng)驗(yàn)的學(xué)生如何解決難題。當(dāng)遇到訓(xùn)練中沒有見過的新問題類型時(shí)，這種不一致性會(huì)影響訓(xùn)練效果。研究者們找到了提升AI推理能力的新路徑。更重要的是 ，這些標(biāo)注工作不僅耗時(shí)耗力，AI能夠協(xié)助律師進(jìn)行案例分析和法條解釋；在工程設(shè)計(jì)中 ，但在需要嚴(yán)格邏輯推理的任務(wù)上卻經(jīng)常出現(xiàn)問題。過程監(jiān)督訓(xùn)練的計(jì)算成本大約是傳統(tǒng)方法的3-5倍。

技術(shù)的通用性也是一個(gè)需要考慮的問題