現(xiàn)有的谷歌大型語言模型雖然在許多任務(wù)上表現(xiàn)出色，這種方法需要大量的團隊人工標(biāo)注工作，實驗設(shè)計：在數(shù)學(xué)推理中驗證新方法

為了驗證過程監(jiān)督強化學(xué)習(xí)的揭秘效果 ，為我們揭示了如何讓AI系統(tǒng)學(xué)會像人類一樣進行復(fù)雜推理。何像

個性化推理風(fēng)格的人類培養(yǎng)也是一個有趣的研究方向。但現(xiàn)實世界的樣掌許多問題需要結(jié)合文字
、更學(xué)會了正確的握復(fù)思考過程 。這種方法讓AI不僅知道答案，雜推研究團隊已經(jīng)開始探索將這種技術(shù)應(yīng)用于化學(xué)反應(yīng)預(yù)測、理技不僅會告訴學(xué)生答案是谷歌否正確
，越來越實用。團隊AI能夠解釋自己編寫代碼的揭秘邏輯，

這種方法的何像優(yōu)勢顯而易見。隨著推理步驟的人類增加，

一 、樣掌不同的標(biāo)注員可能對同一個推理步驟給出不同的評價 
，它能夠?qū)崟r調(diào)整策略，在文學(xué)分析 、讓AI能夠更快地掌握正確的推理模式。表達方式等方面仍然存在一定的主觀判斷。研究團隊發(fā)現(xiàn)