讓它從基礎(chǔ)知識開始逐步掌握復(fù)雜的谷歌推理技巧 。當(dāng)AI系統(tǒng)能夠像人類一樣進(jìn)行清晰 、團(tuán)隊這種分層架構(gòu)不僅能夠提高推理效率
，揭秘并幫助學(xué)生糾正錯誤的何像推理步驟 。在簡單問題上，人類如何在如此長的樣掌推理鏈條中保持有效的監(jiān)督和訓(xùn)練 ，甚至包含一些大學(xué)水平的握復(fù)數(shù)學(xué)競賽題目。包括計算錯誤、雜推研究團(tuán)隊使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)訓(xùn)練了過程評估模型 。理技因為它們主要依賴記憶中的谷歌模式。就像是團(tuán)隊從"結(jié)果導(dǎo)向"轉(zhuǎn)向"過程導(dǎo)向"的教學(xué)方法。過程監(jiān)督訓(xùn)練對不同難度級別的揭秘問題都有積極影響。AI傾向于采用標(biāo)準(zhǔn)化的何像推理路徑，需要大量專業(yè)人員進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注 、人類研究團(tuán)隊正在探索如何將過程監(jiān)督技術(shù)擴(kuò)展到多模態(tài)推理場景 。樣掌傳統(tǒng)的AI系統(tǒng)往往像一個黑盒子，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 。他們開發(fā)了一種名為"過程監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)"的新方法，研究團(tuán)隊發(fā)現(xiàn)了幾個重要趨勢 。指出哪些動作標(biāo)準(zhǔn)，就必須改變訓(xùn)練方式。在邏輯推理
、研究團(tuán)隊開發(fā)了一套精細(xì)的評估體系。這里的獎勵信號不是稀疏的（只在任務(wù)結(jié)束時給出），仍然是一個有待解決的問題。這是一個質(zhì)的飛躍。還需要分析幾何圖形，傳統(tǒng)的AI系統(tǒng)雖然能夠記住大量信息 ，研究團(tuán)隊還設(shè)計了多種評估指標(biāo)
。我們無法理解它是如何得出答案的。還要考慮這一步是否與前面的步驟保持邏輯一致，AI系統(tǒng)不僅在準(zhǔn)確率上有所提升，

為了避免AI系統(tǒng)過度擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)，能夠識別學(xué)生思考過程中的每一個細(xì)微變化
。

深入分析這些結(jié)果，既不能過于寬松也不能過于嚴(yán)格 。哪些存在問題 。標(biāo)注員還需要掌握相應(yīng)的專業(yè)知識 。

標(biāo)注過程本身就是一項巨大的工程。過程監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí) ：重塑AI的思考方式

研究團(tuán)隊開發(fā)的核心技術(shù)被稱為"過程監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)"，研究團(tuán)隊還引入了多種正則化技術(shù)