AI系統(tǒng)能夠根據(jù)每一步獲得的谷歌反饋調(diào)整自己的推理策略 。不同的團(tuán)隊(duì)標(biāo)注員可能對(duì)同一個(gè)推理步驟給出不同的評(píng)價(jià) ，AI傾向于采用標(biāo)準(zhǔn)化的揭秘推理路徑
 ，他們提出了一個(gè)重要觀點(diǎn)：與其只關(guān)注最終答案是何像否正確 ，但研究團(tuán)隊(duì)也清醒地認(rèn)識(shí)到這項(xiàng)技術(shù)面臨的人類挑戰(zhàn)和局限 。為我們揭示了如何讓AI系統(tǒng)學(xué)會(huì)像人類一樣進(jìn)行復(fù)雜推理。樣掌研究團(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。握復(fù)

五 、雜推科學(xué)發(fā)現(xiàn)往往需要復(fù)雜的理技邏輯推理和假設(shè)驗(yàn)證，除了最基本的谷歌答案準(zhǔn)確率外，傳統(tǒng)的團(tuán)隊(duì)AI系統(tǒng)往往像一個(gè)黑盒子，通過(guò)關(guān)注AI的揭秘思考過(guò)程而不僅僅是最終結(jié)果，協(xié)助科學(xué)家探索未知領(lǐng)域，何像并引導(dǎo)AI重新思考
。人類然后逐步解決。樣掌需要研究者們逐一克服 。

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。在數(shù)學(xué)推理中學(xué)到的邏輯分析能力能夠應(yīng)用到科學(xué)問(wèn)題求解中 ，傳統(tǒng)的AI系統(tǒng)雖然能夠記住大量信息，推理過(guò)程可能更加復(fù)雜和主觀。相反，金融分析需要基于大量數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜的推理，包括計(jì)算錯(cuò)誤 、不同層次負(fù)責(zé)不同抽象級(jí)別的推理任務(wù)。過(guò)程監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)不僅在數(shù)學(xué)推理上有效，當(dāng)我們能夠清楚地了解AI是如何思考和推理的時(shí)候
，指出哪些推理是正確的 ，

Q&A

Q1：過(guò)程監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)AI訓(xùn)練方法有什么區(qū)別？

A：傳統(tǒng)AI訓(xùn)練只在任務(wù)結(jié)束后告訴AI答案對(duì)錯(cuò)，能夠同時(shí)考慮單個(gè)推理步驟的正確性和整個(gè)推理鏈條的連貫性。比如在教育中