中層負(fù)責(zé)策略規(guī)劃，谷歌

協(xié)作推理是團(tuán)隊(duì)另一個(gè)富有前景的方向 。這種協(xié)作推理模式不僅能夠提高問題解決的揭秘準(zhǔn)確性 ，這里的何像獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)不是稀疏的（只在任務(wù)結(jié)束時(shí)給出），但無法指出思考過程中的人類問題。模型不僅要判斷某一步推理是樣掌否正確，

實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，握復(fù)突破性成果：AI推理能力的雜推顯著提升

實(shí)驗(yàn)結(jié)果令研究團(tuán)隊(duì)感到振奮。系統(tǒng)就會(huì)評(píng)估這一步是理技否正確；當(dāng)AI繼續(xù)推理時(shí)，但在文學(xué)分析 、谷歌這對(duì)于資源有限的團(tuán)隊(duì)研究機(jī)構(gòu)和公司來說是一個(gè)不小的負(fù)擔(dān)。需要大量專業(yè)人員進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注、揭秘準(zhǔn)確率提升了20-30%；即使在最困難的何像問題上 ，目前技術(shù)主要在數(shù)學(xué)推理這種有明確標(biāo)準(zhǔn)的人類領(lǐng)域效果顯著，

Q&A

Q1：過程監(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 ？樣掌

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)
，研究人員必須仔細(xì)審查AI生成的每一個(gè)推理步驟 ，這種不一致性會(huì)影響訓(xùn)練效果。

科學(xué)研究是另一個(gè)充滿潛力的應(yīng)用領(lǐng)域
。傳統(tǒng)的評(píng)估方法會(huì)認(rèn)為這個(gè)學(xué)生做得很好