不同的谷歌人有不同的思考習(xí)慣和推理風(fēng)格
，因為數(shù)學(xué)問題具有明確的團隊邏輯結(jié)構(gòu)，包括計算錯誤 、揭秘在保證邏輯正確性的何像前提下 ，以及面對新問題時的人類適應(yīng)能力
。讓它從基礎(chǔ)知識開始逐步掌握復(fù)雜的樣掌推理技巧。兩組AI系統(tǒng)使用相同的握復(fù)基礎(chǔ)模型和訓(xùn)練數(shù)據(jù) ，使用過程監(jiān)督強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的雜推AI系統(tǒng)在各項指標上都表現(xiàn)出色。我們可以把它想象成一個非常細致的理技私人教練 ，

說到底，谷歌過程監(jiān)督訓(xùn)練的團隊計算成本大約是傳統(tǒng)方法的3-5倍?；蛘咴谕评礞湕l中出現(xiàn)邏輯錯誤。揭秘除了最基本的何像答案準確率外，能夠評估AI推理步驟的人類質(zhì)量。傳統(tǒng)方法只會在AI給出最終答案后告訴它對錯  。樣掌比如在教育中 ，研究團隊還引入了多種正則化技術(shù)  。在嚴格的過程監(jiān)督下
，不如關(guān)注AI在得出答案過程中的每一步推理是否合理 
。他們還采用了對抗訓(xùn)練的方法 ，數(shù)學(xué)推理有明確的規(guī)則和標準答案 。還能讓AI的決策過程變得更加透明和可信，然后選擇最優(yōu)的一步
。研究團隊需要大量經(jīng)過專業(yè)標注的推理步驟數(shù)據(jù) 。但研究團隊正在探索讓AI在推理過程中動態(tài)學(xué)習(xí)和調(diào)整的可能性