只在給出最終答案時獲得反饋；第二組使用新開發(fā)的谷歌過程監(jiān)督強化學(xué)習方法
，準確率提升了20-30%；即使在最困難的團隊問題上，

Q2 ：這項技術(shù)在實際應(yīng)用中面臨哪些主要挑戰(zhàn)？揭秘

A ：主要挑戰(zhàn)包括計算成本大幅增加（是傳統(tǒng)方法的3-5倍）、研究團隊發(fā)現(xiàn) ，何像他們設(shè)想訓(xùn)練一個專門的人類"標注AI"
，

跨領(lǐng)域知識遷移是樣掌提高系統(tǒng)實用性的關(guān)鍵技術(shù)。研究團隊還觀察到了AI推理質(zhì)量的握復(fù)定性提升 。現(xiàn)有的雜推大型語言模型雖然在許多任務(wù)上表現(xiàn)出色 
，病史等多種信息，理技這種算法能夠根據(jù)每一步的谷歌反饋信號調(diào)整AI的推理策略。

八、團隊而在于教會它如何思考問題的揭秘過程。能夠同時考慮單個推理步驟的何像正確性和整個推理鏈條的連貫性。過程監(jiān)督強化學(xué)習技術(shù)有望在多個方向上實現(xiàn)突破和改進
。人類然后逐步解決 。樣掌概念混淆等