本研究通过强化学习方法探索了两种奖励机制，发现基于过程监督的方法提高了简单数学推理的准确性，但降低了复杂任务的表现。研究强调奖励聚合函数在模型性能中的关键作用，并呼吁进一步研究细粒度奖励模型以提高语言模型的可靠性。

本研究通过强化学习方法探索了两种奖励机制，发现基于过程监督的方法提高了简单数学推理的准确性，但降低了复杂任务的表现。研究强调奖励聚合函数在模型性能中的关键作用，并呼吁进一步研究细粒度奖励模型以提高语言模型的可靠性。

本研究使用强化学习方法，探索了两种奖励机制来优化语言模型的逻辑推理能力。结果显示基于过程监督的方法提高了简单数学推理的准确性，但降低了复杂任务的表现。研究认为奖励聚合函数在模型性能中起关键作用，强调有必要进一步研究细粒度奖励模型以提高语言模型的可靠性。