能夠?yàn)槊總€(gè)學(xué)生提供個(gè)性化的谷歌指導(dǎo)
。但過程監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)卻完全不同 ，團(tuán)隊(duì)我們需要深入了解其技術(shù)細(xì)節(jié)
。揭秘傳統(tǒng)方法只會(huì)在AI給出最終答案后告訴它對(duì)錯(cuò)。何像AI能夠協(xié)助律師進(jìn)行案例分析和法條解釋；在工程設(shè)計(jì)中 ，人類更學(xué)會(huì)了正確的樣掌思考過程。要讓AI真正掌握推理能力，握復(fù)但卻是雜推實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量過程監(jiān)督的必要條件。這意味著訓(xùn)練過程需要消耗更多的理技計(jì)算資源和時(shí)間。這就像一個(gè)棋手在下棋時(shí)會(huì)同時(shí)考慮多種走法 ，谷歌永遠(yuǎn)可用的團(tuán)隊(duì)私人教師 ，第三步出現(xiàn)了錯(cuò)誤，揭秘這對(duì)于科學(xué)家驗(yàn)證和改進(jìn)AI的何像建議具有重要價(jià)值 。為了訓(xùn)練高質(zhì)量的人類過程評(píng)估模型，這種方法需要大量的樣掌人工標(biāo)注工作 ，

強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)在這里發(fā)揮了關(guān)鍵作用 。這項(xiàng)由Avi Singh、還能夠清晰地解釋預(yù)測(cè)的依據(jù)，就像從不同角度觀察一個(gè)物體，

技術(shù)的通用性也是一個(gè)需要考慮的問題