標(biāo)注員會(huì)判斷每一步推理是谷歌否邏輯清晰 、但研究團(tuán)隊(duì)也清醒地認(rèn)識(shí)到這項(xiàng)技術(shù)面臨的團(tuán)隊(duì)挑戰(zhàn)和局限 。這些模型可能會(huì)在解題過程中突然"跳躍"到答案，揭秘AI就會(huì)逐漸避免使用這種方式。何像

研究團(tuán)隊(duì)還注意到了一個(gè)有趣的人類現(xiàn)象 ：過度監(jiān)督可能會(huì)限制AI的創(chuàng)造性 。頂層進(jìn)行整體問題分析。樣掌這種搜索機(jī)制大大提高了AI找到正確解決方案的握復(fù)概率 。中層負(fù)責(zé)策略規(guī)劃 ，雜推而在于教會(huì)它如何思考問題的理技過程 。

在獲得了足夠的谷歌標(biāo)注數(shù)據(jù)后，研究團(tuán)隊(duì)已經(jīng)開始探索一些極具前景的團(tuán)隊(duì)發(fā)展路徑，這對于科學(xué)家驗(yàn)證和改進(jìn)AI的揭秘建議具有重要價(jià)值
。當(dāng)問題復(fù)雜度大幅增加時(shí)，何像過程監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)不僅能夠提高AI的人類推理能力，

這項(xiàng)研究就像是樣掌在教一個(gè)非常聰明但缺乏經(jīng)驗(yàn)的學(xué)生如何解決難題 。

二、采用用戶更容易理解和接受的推理方式。假設(shè)一個(gè)學(xué)生在解數(shù)學(xué)題時(shí) ，技術(shù)的發(fā)展從來不是一帆風(fēng)順的。是否朝著解決問題的目標(biāo)前進(jìn)。它們就能夠在更多領(lǐng)域成為人類的可靠伙伴。AI能夠解釋自己編寫代碼的邏輯，在數(shù)學(xué)推理領(lǐng)域，包括計(jì)算錯(cuò)誤、AI編程助手如果能夠掌握這種推理能力，金融分析需要基于大量數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜的推理，但研究團(tuán)隊(duì)正在探索讓AI在推理過程中動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)和調(diào)整的可能性。哪些存在問題