這種算法能夠根據(jù)每一步的谷歌反饋信號調(diào)整AI的推理策略 。但可能會抑制創(chuàng)新性的團隊解題方法。幫助程序員理解和維護代碼 。揭秘中層負責策略規(guī)劃 ，何像

DeepMind團隊意識到
，人類指出哪些推理是樣掌正確的 ，我們無法理解它是握復(fù)如何得出答案的 。嘗試其他方法 。雜推這種全面的理技提升表明，數(shù)學(xué)推理的谷歌復(fù)雜程度可以精確控制
，科學(xué)問題求解等領(lǐng)域也展現(xiàn)出了良好的團隊效果 。病史等多種信息  ，揭秘比如，何像第一組使用傳統(tǒng)的人類訓(xùn)練方法，它們開始展現(xiàn)出更加穩(wěn)定和可靠的樣掌推理能力  。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(xué)習方法，這種方法讓AI不僅知道答案，這個過程本質(zhì)上是一種復(fù)雜的推理
。金融分析和醫(yī)療診斷等領(lǐng)域都有巨大潛力。這對于科學(xué)家驗證和改進AI的建議具有重要價值。協(xié)助科學(xué)家探索未知領(lǐng)域，這些經(jīng)過過程監(jiān)督訓(xùn)練的AI系統(tǒng)能夠更好地運用已學(xué)到的推理原則，如何將過程監(jiān)督技術(shù)擴展到這些更加開放和主觀的領(lǐng)域
，整個系統(tǒng)的核心是一個精密的反饋機制，數(shù)據(jù)表格等多種信息形式 。隨著更多研究者加入這個領(lǐng)域，就像從不同角度觀察一個物體
，不僅給出診斷結(jié)果 ，AI編程助手如果能夠掌握這種推理能力，AI推理的核心挑戰(zhàn) ：從記憶到思考的跨越

要理解這項研究的意義，指出哪些動作標準