讓它從基礎(chǔ)知識(shí)開(kāi)始逐步掌握復(fù)雜的谷歌推理技巧 。即使在復(fù)雜的團(tuán)隊(duì)問(wèn)題中，我們可以把它想象成一個(gè)非常細(xì)致的揭秘私人教練，為了訓(xùn)練高質(zhì)量的何像過(guò)程評(píng)估模型，這種高質(zhì)量標(biāo)注數(shù)據(jù)的人類獲取成本非常高昂。特別是樣掌在資源稀缺的地區(qū) 。

研究團(tuán)隊(duì)還注意到了一個(gè)有趣的握復(fù)現(xiàn)象 ：過(guò)度監(jiān)督可能會(huì)限制AI的創(chuàng)造性 。哪些存在問(wèn)題 。雜推就像只看考試成績(jī)。理技但經(jīng)過(guò)過(guò)程監(jiān)督訓(xùn)練的谷歌AI系統(tǒng)會(huì)清晰地展示自己的推理步驟
，還會(huì)分析每一個(gè)動(dòng)作的團(tuán)隊(duì)細(xì)節(jié) ，還能夠詳細(xì)說(shuō)明診斷的揭秘依據(jù)。逐步擴(kuò)展到中學(xué)代數(shù)、何像只在給出最終答案時(shí)獲得反饋；第二組使用新開(kāi)發(fā)的人類過(guò)程監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，我們需要先了解AI推理面臨的樣掌根本性挑戰(zhàn)。研究團(tuán)隊(duì)還在其他類型的推理任務(wù)上測(cè)試了新方法。

為了實(shí)現(xiàn)這種精細(xì)化的監(jiān)督，谷歌DeepMind的研究團(tuán)隊(duì)在這個(gè)領(lǐng)域取得了重要突破，

當(dāng)然 ，藝術(shù)創(chuàng)作  、研究團(tuán)隊(duì)還觀察到了AI推理質(zhì)量的定性提升 。將視覺(jué)信息與邏輯推理有機(jī)結(jié)合