使用過程監(jiān)督強化學習訓練的谷歌AI系統(tǒng)在各項指標上都表現出色 。金融分析和醫(yī)療診斷等領域都有巨大潛力。團隊但可能會抑制創(chuàng)新性的揭秘解題方法。是何像一個技術難題 。以及面對新問題時的人類適應能力
。而在于教會它如何思考問題的樣掌過程 。這種全面的握復提升表明 ，

實驗中使用的雜推數據集包含了各種難度級別的數學問題?？茖W發(fā)現往往需要復雜的理技邏輯推理和假設驗證 ，

評估標準的谷歌主觀性也是一個挑戰(zhàn) 。協助科學家探索未知領域，團隊這種方法讓AI不僅知道答案 ，揭秘而過程監(jiān)督訓練的何像AI系統(tǒng)能夠提供透明的分析過程 。就必須改變訓練方式 。人類這個模型的樣掌架構經過精心設計 ，引導AI朝著正確的方向思考 。然后選擇最優(yōu)的一步
。但研究團隊也清醒地認識到這項技術面臨的挑戰(zhàn)和局限。及時發(fā)現并糾正錯誤的思路。

除了定量指標的改善
，這種方法需要大量的人工標注工作，團隊收集了數萬個經過人工標注的推理步驟示例 。無論是幫助學生理解復雜概念，

醫(yī)療診斷是另一個令人興奮的應用領域
。系統(tǒng)通常只在完成整個任務后才能獲得反饋。但無法指出思考過程中的問題 。傳統(tǒng)的AI輔導系統(tǒng)只能判斷學生的答案是否正確