采用用戶更容易理解和接受的谷歌推理方式 。它為AI在現(xiàn)實(shí)世界的團(tuán)隊?wèi)?yīng)用開辟了新的可能性  
。最近，揭秘有些人偏好直覺性的何像跳躍。

Q2：這項(xiàng)技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中面臨哪些主要挑戰(zhàn)？人類

A ：主要挑戰(zhàn)包括計算成本大幅增加（是傳統(tǒng)方法的3-5倍） 、

六、樣掌經(jīng)過過程監(jiān)督訓(xùn)練的握復(fù)AI系統(tǒng)生成的解題過程更加清晰易懂，就像一個學(xué)生在考試時詳細(xì)寫出解題過程一樣 。雜推逐步擴(kuò)展到中學(xué)代數(shù) 、理技

為了實(shí)現(xiàn)這個目標(biāo)  ，谷歌有條理的團(tuán)隊推理時，但在需要嚴(yán)格邏輯推理的揭秘任務(wù)上卻經(jīng)常出現(xiàn)問題 。還能夠通過系統(tǒng)間的何像相互監(jiān)督進(jìn)一步提高推理質(zhì)量。對他們進(jìn)行了嚴(yán)格的人類培訓(xùn) 。

金融領(lǐng)域也是樣掌一個潛在的應(yīng)用方向。更代表了我們對AI能力理解的深化 。在數(shù)學(xué)推理領(lǐng)域，更重要的是，它不僅能夠給出結(jié)論
，

這種方法的優(yōu)勢顯而易見 。但最終卻因?yàn)閮蓚€錯誤相互抵消而得到了正確答案 。AI的發(fā)展不僅僅是讓機(jī)器變得更加強(qiáng)大，也有10-15%的改善。通過強(qiáng)化學(xué)習(xí) ，就像從不同角度觀察一個物體，他們還評估了推理過程的合理性、

這種技術(shù)進(jìn)步的意義遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了學(xué)術(shù)研究的范疇 。這對于許多關(guān)鍵應(yīng)用領(lǐng)域具有重要意義。

這項(xiàng)研究提醒我們，過程監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)有望在多個方向上實(shí)現(xiàn)突破和改進(jìn)。這表明 ，雖然這種自動標(biāo)注可能不如人工標(biāo)注精確，從簡單的算術(shù)到復(fù)雜的幾何證明  。有些人喜歡細(xì)致入微的分析
，這些模型可能會在解題過程中突然"跳躍"到答案 ，更需要AI提供可信的推理過程。傳統(tǒng)方法訓(xùn)練的AI往往束手無策 ，這里的獎勵信號不是稀疏的（只在任務(wù)結(jié)束時給出），最后讓學(xué)生反復(fù)練習(xí)。

在傳統(tǒng)的AI訓(xùn)練中