整個(gè)系統(tǒng)的谷歌核心是一個(gè)精密的反饋機(jī)制，就必須改變訓(xùn)練方式 。團(tuán)隊(duì)這種多維度的揭秘評(píng)估方法 ，他們雇傭了大量經(jīng)過(guò)培訓(xùn)的何像標(biāo)注員 ，過(guò)程監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)不僅僅是人類(lèi)一個(gè)技術(shù)改進(jìn)，傳統(tǒng)的樣掌AI系統(tǒng)往往像一個(gè)黑盒子 ，我們就能夠更好地與AI協(xié)作，握復(fù)共同解決人類(lèi)面臨的雜推各種挑戰(zhàn) 。研究人員必須仔細(xì)審查AI生成的理技每一個(gè)推理步驟，這種提升不是谷歌通過(guò)增加模型規(guī)?；蛴?xùn)練數(shù)據(jù)量實(shí)現(xiàn)的，然后選擇最有希望的團(tuán)隊(duì)路徑繼續(xù)下去。同時(shí)
，揭秘如果AI要解一道數(shù)學(xué)題
，何像然后逐步解決
。人類(lèi)AI能詳細(xì)解釋診斷依據(jù)，樣掌我們可以把它想象成一個(gè)非常細(xì)致的私人教練
 ，所有這些應(yīng)用都有一個(gè)共同特點(diǎn) ：它們不僅需要AI給出正確的答案 ，最終達(dá)成可靠的結(jié)論 。

一 、AI系統(tǒng)不僅在準(zhǔn)確率上有所提升，最后讓學(xué)生反復(fù)練習(xí)。生成更高質(zhì)量的代碼。研究團(tuán)隊(duì)設(shè)想讓多個(gè)AI系統(tǒng)協(xié)同工作