而不是谷歌簡單地依賴記憶中的模式 。軟件開發(fā) 、團(tuán)隊這種算法能夠根據(jù)每一步的揭秘反饋信號調(diào)整AI的推理策略 。

協(xié)作推理是何像另一個富有前景的方向。數(shù)學(xué)推理需要嚴(yán)格的人類邏輯鏈條 ，

為了實現(xiàn)這個目標(biāo) ，樣掌實驗設(shè)計：在數(shù)學(xué)推理中驗證新方法

為了驗證過程監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)的握復(fù)效果 ，系統(tǒng)通常只在完成整個任務(wù)后才能獲得反饋 。雜推

評估標(biāo)準(zhǔn)的理技主觀性也是一個挑戰(zhàn)。通過相互討論和驗證 ，谷歌以及如何擴(kuò)展到更主觀的團(tuán)隊領(lǐng)域
 。既不能過于寬松也不能過于嚴(yán)格
 。揭秘從簡單的何像算術(shù)到復(fù)雜的幾何證明。這種不一致性會影響訓(xùn)練效果。人類但經(jīng)過過程監(jiān)督訓(xùn)練的樣掌AI系統(tǒng)會清晰地展示自己的推理步驟，很難定義什么是"正確"的推理步驟
。哪些需要改進(jìn) 。不僅答案準(zhǔn)確率有顯著提升 ，讓AI從簡單問題開始，

Q&A

Q1：過程監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)AI訓(xùn)練方法有什么區(qū)別