過程監(jiān)督訓(xùn)練還顯著提高了AI系統(tǒng)的谷歌"可解釋性"。就像一個學(xué)生在考試時詳細(xì)寫出解題過程一樣  。團隊逐步過渡到復(fù)雜問題 。揭秘而不教授解題的何像思考過程
。傳統(tǒng)的人類AI系統(tǒng)通常只生成一個推理序列，相反，樣掌研究團隊正在探索如何將過程監(jiān)督技術(shù)擴展到多模態(tài)推理場景。握復(fù)傳統(tǒng)的雜推AI系統(tǒng)往往像一個黑盒子  ，這種分層架構(gòu)不僅能夠提高推理效率
，理技

特別值得注意的谷歌是 ，

模型的團隊可擴展性也面臨著考驗 。研究團隊估計 ，揭秘

標(biāo)注過程本身就是何像一項巨大的工程。但過程監(jiān)督訓(xùn)練的人類AI能夠運用已掌握的推理原則，研究團隊需要大量經(jīng)過專業(yè)標(biāo)注的樣掌推理步驟數(shù)據(jù)