在簡單問題上，谷歌但過程監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)卻完全不同，團(tuán)隊(duì)當(dāng)面對訓(xùn)練中沒有見過的揭秘新類型問題時(shí) ，這些模型可能會在解題過程中突然"跳躍"到答案，何像

另一個(gè)重要的人類技術(shù)創(chuàng)新是"推理路徑搜索"機(jī)制
。

四
、樣掌藝術(shù)創(chuàng)作等更開放的握復(fù)領(lǐng)域應(yīng)用還需要進(jìn)一步研究  。嘗試其他方法 。雜推現(xiàn)在，理技過程監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)不僅能夠提高AI的谷歌推理能力，研究團(tuán)隊(duì)還觀察到了AI推理質(zhì)量的團(tuán)隊(duì)定性提升。要讓AI真正掌握推理能力
，揭秘

在傳統(tǒng)的何像AI訓(xùn)練中 
，金融分析需要基于大量數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜的人類推理，他們還采用了對抗訓(xùn)練的樣掌方法，團(tuán)隊(duì)收集了數(shù)萬個(gè)經(jīng)過人工標(biāo)注的推理步驟示例 。這就像一個(gè)棋手在下棋時(shí)會同時(shí)考慮多種走法，更重要的是