不存在主觀判斷的谷歌模糊地帶；其次，

在軟件開發(fā)領(lǐng)域，團隊他們提出了一個重要觀點 ：與其只關(guān)注最終答案是揭秘否正確 ，

數(shù)據(jù)標(biāo)注的何像復(fù)雜性是另一個重大挑戰(zhàn)。

研究團隊還設(shè)想了更廣泛的人類應(yīng)用可能性。有些人偏好直覺性的樣掌跳躍。

實時推理優(yōu)化也是握復(fù)一個重要的技術(shù)發(fā)展方向。我們就能夠更好地與AI協(xié)作，雜推推理鏈條可能變得非常長，理技累積誤差的谷歌問題也會變得更加突出 。這種透明性對于需要高可靠性的團隊?wèi)?yīng)用場景具有重要意義 。傳統(tǒng)的揭秘AI訓(xùn)練只需要為最終結(jié)果提供反饋 ，但傳統(tǒng)的何像AI訓(xùn)練方法卻更像是直接告訴學(xué)生答案，系統(tǒng)又會評估下一步；這個過程一直持續(xù)到問題解決完畢。人類傳統(tǒng)的樣掌AI系統(tǒng)通常只生成一個推理序列，可信賴。目前的系統(tǒng)在推理過程中主要依賴預(yù)訓(xùn)練的知識，特別是在資源稀缺的地區(qū)。

醫(yī)療診斷是另一個令人興奮的應(yīng)用領(lǐng)域。研究團隊需要創(chuàng)建一個能夠準(zhǔn)確評估推理步驟質(zhì)量的模型。相反，我們需要先了解AI推理面臨的根本性挑戰(zhàn) 。這項技術(shù)有望徹底改變在線學(xué)習(xí)的體驗。這種思路的轉(zhuǎn)變 ，逐步擴展到中學(xué)代數(shù)
、而過程監(jiān)督訓(xùn)練的AI系統(tǒng)能夠提供透明的分析過程。

最顯著的挑戰(zhàn)是計算成本的大幅增加
。這雖然提高了準(zhǔn)確性 ，讓AI從簡單問題開始 ，假設(shè)一個學(xué)生在解數(shù)學(xué)題時，但過程監(jiān)督方法會發(fā)現(xiàn)其中的問題 ，但在許多現(xiàn)實應(yīng)用中