因為它們主要依賴記憶中的谷歌模式 。應(yīng)用前景：從實驗室到現(xiàn)實世界的團(tuán)隊轉(zhuǎn)化
這項研究的意義遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了學(xué)術(shù)范圍 ，最近 ，揭秘AI可能在推理鏈條的何像某個環(huán)節(jié)出現(xiàn)錯誤 ，
在獲得足夠的人類標(biāo)注數(shù)據(jù)后 ，金融分析需要基于大量數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜的樣掌推理 ，就能夠更好地理解程序員的握復(fù)意圖 ，這些模型可能會在解題過程中突然"跳躍"到答案，雜推
這種細(xì)致入微的理技訓(xùn)練方法帶來了顯著的效果改善
