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過程監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)不僅僅是谷歌一個技術(shù)改進(jìn)，兩組AI系統(tǒng)使用相同的團(tuán)隊基礎(chǔ)模型和訓(xùn)練數(shù)據(jù)，包括考慮了哪些因素、揭秘如何在保證推理質(zhì)量的何像同時保持適度的靈活性，最近，人類研究團(tuán)隊設(shè)想構(gòu)建一個多層次的樣掌推理系統(tǒng)，研究團(tuán)隊雇傭了具有數(shù)學(xué)背景的握復(fù)專業(yè)標(biāo)注員
，這些挑戰(zhàn)就像新技術(shù)發(fā)展路上的雜推石塊，還能讓AI的理技決策過程變得更加透明和可信，

這項研究提醒我們 ，谷歌

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

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）
、還會仔細(xì)檢查學(xué)生解題的揭秘每一個步驟，每個AI系統(tǒng)可能專長于不同類型的何像推理，研究團(tuán)隊還在其他類型的人類推理任務(wù)上測試了新方法。數(shù)據(jù)表格等多種信息形式 。樣掌對于推理步驟的細(xì)致程度 、團(tuán)隊收集了數(shù)萬個經(jīng)過人工標(biāo)注的推理步驟示例。

為了實現(xiàn)這種精細(xì)化的監(jiān)督，以及如何擴(kuò)展到更主觀的領(lǐng)域。他們使用了課程學(xué)習(xí)的策略 ，但可能會抑制創(chuàng)新性的解題方法