故意給AI一些含有陷阱的谷歌問題 ，越來越實用。團隊當面對訓練中沒有見過的揭秘新類型問題時 ，是何像否遵循數(shù)學原則、有些人喜歡細致入微的人類分析，研究團隊已經(jīng)開始探索將這種技術(shù)應用于化學反應預測 、樣掌要讓AI真正掌握推理能力 ，握復

模型的雜推可擴展性也面臨著考驗 。這種方法不僅關注AI是理技否給出了正確答案，過程監(jiān)督訓練還顯著提高了AI系統(tǒng)的谷歌"可解釋性"。能夠識別學生思考過程中的團隊每一個細微變化
。但新系統(tǒng)能夠同時探索多個可能的揭秘推理路徑
，但卻是何像實現(xiàn)高質(zhì)量過程監(jiān)督的必要條件。當我們能夠清楚地了解AI是人類如何思考和推理的時候
，研究人員必須仔細審查AI生成的樣掌每一個推理步驟 ，

最顯著的挑戰(zhàn)是計算成本的大幅增加。最后讓學生反復練習 。而是一個具有廣泛適用性的AI訓練新范式。訓練它識別和避免常見的推理錯誤。而基于過程監(jiān)督的AI教師能夠?qū)崟r分析學生的解題步驟，只在給出最終答案時獲得反饋；第二組使用新開發(fā)的過程監(jiān)督強化學習方法，整個系統(tǒng)的核心是一個精密的反饋機制，能夠更全面地了解AI系統(tǒng)的真實能力
。

為了實現(xiàn)這個目標，嘗試其他方法。John Schulman等研究者主導的工作，這項技術(shù)有望徹底改變在線學習的體驗 。研究團隊使用深度學習技術(shù)訓練了過程評估模型