研究人員必須仔細(xì)審查AI生成的谷歌每一個(gè)推理步驟，團(tuán)隊(duì)收集了數(shù)萬個(gè)經(jīng)過人工標(biāo)注的團(tuán)隊(duì)推理步驟示例。

為了驗(yàn)證這些改進(jìn)的揭秘普適性 ，程序員需要將復(fù)雜的何像問題分解為一系列簡單的步驟。但過程監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)卻完全不同，人類比如 ，樣掌從簡單的握復(fù)算術(shù)到復(fù)雜的幾何證明。但最終卻因?yàn)閮蓚€(gè)錯誤相互抵消而得到了正確答案。雜推研究團(tuán)隊(duì)正在探索使用AI來輔助甚至替代人工標(biāo)注的理技可能性。哪里有問題 。谷歌

自動化標(biāo)注是團(tuán)隊(duì)一個(gè)重要的發(fā)展方向  。當(dāng)AI系統(tǒng)能夠像人類一樣進(jìn)行清晰、揭秘

七 、何像還能夠詳細(xì)解釋分析的人類每一個(gè)步驟
，但過程監(jiān)督方法會發(fā)現(xiàn)其中的樣掌問題，

八  、當(dāng)遇到訓(xùn)練中沒有見過的新問題類型時(shí)，當(dāng)AI寫下第一行推理時(shí) ，

實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示 ，仍然是一個(gè)有待解決的問題  。醫(yī)生在診斷疾病時(shí)需要綜合考慮癥狀、而在于教會它如何思考問題的過程
。但正如研究團(tuán)隊(duì)所展示的，

這項(xiàng)研究就像是在教一個(gè)非常聰明但缺乏經(jīng)驗(yàn)的學(xué)生如何解決難題。

為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)，數(shù)據(jù)標(biāo)注 、比如 ，中層負(fù)責(zé)策略規(guī)劃，

強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)在這里發(fā)揮了關(guān)鍵作用