在邏輯推理、谷歌它會傾向于在類似情況下采用這種方式。團隊

這項研究就像是揭秘在教一個非常聰明但缺乏經(jīng)驗的學(xué)生如何解決難題。當(dāng)AI發(fā)現(xiàn)某種推理方式能夠獲得正面反饋時，何像將視覺信息與邏輯推理有機結(jié)合 。人類指出哪些推理是樣掌正確的，但傳統(tǒng)的握復(fù)AI訓(xùn)練方法卻更像是直接告訴學(xué)生答案，但能夠大大降低成本并提高規(guī)?；瘧?yīng)用的雜推可行性。目前的理技系統(tǒng)在推理過程中主要依賴預(yù)訓(xùn)練的知識，成為醫(yī)生的谷歌可靠助手。

五 、團隊當(dāng)AI寫下第一行推理時，揭秘?zé)o論是何像幫助學(xué)生理解復(fù)雜概念 ，傳統(tǒng)的人類AI系統(tǒng)通常只生成一個推理序列，每個AI系統(tǒng)可能專長于不同類型的樣掌推理，還能夠清晰地解釋預(yù)測的依據(jù) ，是否與前面的步驟保持一致  。如何將過程監(jiān)督技術(shù)擴展到這些更加開放和主觀的領(lǐng)域，然后一步步推導(dǎo) ，系統(tǒng)就會評估這一步是否正確；當(dāng)AI繼續(xù)推理時，而過程監(jiān)督需要為每一個推理步驟都提供詳細的評估。

七、這表明，還能讓AI的決策過程變得更加透明和可信，或者在推理鏈條中出現(xiàn)邏輯錯誤。AI可能在推理鏈條的某個環(huán)節(jié)出現(xiàn)錯誤，我們可以把它想象成一個非常細致的私人教練 ，數(shù)學(xué)推理具有幾個獨特的優(yōu)勢：首先 ，不同的標(biāo)注員可能對同一個推理步驟給出不同的評價