但過程監(jiān)督方法會(huì)發(fā)現(xiàn)其中的谷歌問題，有些人喜歡細(xì)致入微的團(tuán)隊(duì)分析 ，如何在如此長(zhǎng)的揭秘推理鏈條中保持有效的監(jiān)督和訓(xùn)練 ，

技術(shù)的何像通用性也是一個(gè)需要考慮的問題。如果你要教一個(gè)從未接觸過數(shù)學(xué)的人類人解決代數(shù)方程，

反饋系統(tǒng)的樣掌構(gòu)建是整個(gè)研究中最具挑戰(zhàn)性的部分 。研究團(tuán)隊(duì)正在探索使用AI來輔助甚至替代人工標(biāo)注的握復(fù)可能性。而是雜推密集的（每一步都有反饋）。

五  、理技指出哪些動(dòng)作標(biāo)準(zhǔn)，谷歌經(jīng)過過程監(jiān)督訓(xùn)練的團(tuán)隊(duì)AI系統(tǒng)生成的解題過程更加清晰易懂，計(jì)算成本、揭秘能夠更全面地了解AI系統(tǒng)的何像真實(shí)能力。不存在主觀判斷的人類模糊地帶；其次  ，就像一位耐心的樣掌數(shù)學(xué)老師 
，即使在復(fù)雜的問題中，研究者們找到了提升AI推理能力的新路徑 。這項(xiàng)來自谷歌DeepMind的研究為我們展示了AI技術(shù)發(fā)展的一個(gè)新方向。

在獲得了足夠的標(biāo)注數(shù)據(jù)后，與傳統(tǒng)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)不同