OpenAI 用过程监督提升数学模型推理能力
OpenAI 训练了一个模型，通过奖励推理的每个正确步骤（过程监督）而非只奖励最终正确答案（结果监督），在数学问题求解上取得新的 SOTA。相比结果监督，过程监督除了提升性能，还带来对齐上的好处，即直接训练模型产出被人类认可的链式推理。
推荐理由：OpenAI 用过程监督替代结果监督训练数学模型，并说明这一方式在链式推理对齐上的作用。
推理能力
全部主题模型推理能力的进展：思维链、推理模型、数学与逻辑基准的突破与争议。
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OpenAI News精选AI 评分
OpenAI News精选AI 评分 OpenAI 构建 Lean 神经定理证明器，解出部分数学奥赛题
OpenAI 构建了一个面向 Lean 的神经定理证明器，能够解出多道高难度高中数学奥赛题，包括来自 AMC12 和 AIME 竞赛的题目，以及两道改编自 IMO 的题目。
推荐理由：OpenAI 用 Lean 神经定理证明器解出 AMC12、AIME 及两道改编自 IMO 的题目，可了解形式化数学推理的早期进展。
OpenAI News精选AI 评分 OpenAI 详解 Dota 2 自对弈训练结果
OpenAI 发文说明其 Dota 2 结果：在算力充足时，自对弈能把机器学习系统的表现从远低于人类水平提升到超人水平。该系统在一个月内从勉强与高排名玩家打平，进步到击败顶尖职业选手，此后仍在持续提升。OpenAI 指出，监督式深度学习系统的上限取决于训练数据集，而自对弈系统中可用数据会随智能体变强而自动改善。
推荐理由：OpenAI 用 Dota 2 结果说明自对弈在充足算力下能把系统从远低于人类提升到超人水平。