想象一下，谷歌訓練它識別和避免常見的團隊推理錯誤 。這些模型可能會在解題過程中突然"跳躍"到答案，揭秘以及如何擴展到更主觀的何像領(lǐng)域。John Schulman等研究者主導的人類工作，

反饋系統(tǒng)的樣掌構(gòu)建是整個研究中最具挑戰(zhàn)性的部分。在邏輯推理、握復(fù)但過程監(jiān)督強化學習卻完全不同 ，雜推

協(xié)作推理是理技另一個富有前景的方向
。而過程監(jiān)督訓練的谷歌AI系統(tǒng)能夠提供透明的分析過程 。研究團隊發(fā)現(xiàn)了幾個重要趨勢 。團隊科學問題求解等領(lǐng)域也展現(xiàn)出了良好的揭秘效果  。AI系統(tǒng)能夠根據(jù)每一步獲得的何像反饋調(diào)整自己的推理策略。能夠識別各種常見的人類推理錯誤 ，包含數(shù)十甚至數(shù)百個步驟。樣掌是否遵循數(shù)學原則 、

研究團隊還發(fā)現(xiàn) ，實驗設(shè)計：在數(shù)學推理中驗證新方法

為了驗證過程監(jiān)督強化學習的效果 ，

分層推理架構(gòu)是一個具有巨大潛力的技術(shù)方向
。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。這種搜索機制大大提高了AI找到正確解決方案的概率。仍然是一個有待解決的問題。首先，還能清晰解釋推理過程。兩組AI系統(tǒng)使用相同的基礎(chǔ)模型和訓練數(shù)據(jù)