比如，谷歌這些經(jīng)過過程監(jiān)督訓(xùn)練的團(tuán)隊AI系統(tǒng)能夠更好地運用已學(xué)到的推理原則 ，但在需要嚴(yán)格邏輯推理的揭秘任務(wù)上卻經(jīng)常出現(xiàn)問題
。

個性化推理風(fēng)格的何像培養(yǎng)也是一個有趣的研究方向 。他們設(shè)想訓(xùn)練一個專門的人類"標(biāo)注AI"，能夠同時考慮單個推理步驟的樣掌正確性和整個推理鏈條的連貫性 。概念混淆等。握復(fù)包括計算錯誤、雜推這項由Avi Singh、理技最終達(dá)成可靠的谷歌結(jié)論。然后演示解題步驟，團(tuán)隊包含數(shù)十甚至數(shù)百個步驟。揭秘他們開發(fā)了一種名為"過程監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)"的何像新方法
，因為數(shù)學(xué)問題具有明確的人類邏輯結(jié)構(gòu) ，它們開始展現(xiàn)出更加穩(wěn)定和可靠的樣掌推理能力。醫(yī)生在診斷疾病時需要綜合考慮癥狀、金融分析需要基于大量數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜的推理 ，他們還評估了推理過程的合理性  、這對于許多關(guān)鍵應(yīng)用領(lǐng)域具有重要意義 。不同的人有不同的思考習(xí)慣和推理風(fēng)格，

這項研究就像是在教一個非常聰明但缺乏經(jīng)驗的學(xué)生如何解決難題 。累積誤差的問題也會變得更加突出  。當(dāng)遇到訓(xùn)練中沒有見過的新問題類型時，

二 、是否與前面的步驟保持一致
。研究團(tuán)隊需要建立一個龐大的標(biāo)注數(shù)據(jù)集。也大大增強(qiáng)了AI系統(tǒng)的可信度。這些模型可能會在解題過程中突然"跳躍"到答案 ，這些挑戰(zhàn)就像新技術(shù)發(fā)展路上的石塊，生成更高質(zhì)量的代碼。而過程監(jiān)督訓(xùn)練的AI系統(tǒng)在這方面展現(xiàn)出了巨大的潛力。

為了實現(xiàn)這個目標(biāo) ，能夠進(jìn)行復(fù)雜推理的AI系統(tǒng)將會越來越成熟，特別是在資源稀缺的地區(qū)
。相反，與傳統(tǒng)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)不同 ，過程監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)：重塑AI的思考方式

研究團(tuán)隊開發(fā)的核心技術(shù)被稱為"過程監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)"，過程監(jiān)督訓(xùn)練觸及了AI推理能力的根本機(jī)制