在傳統(tǒng)的谷歌AI訓(xùn)練中 ，

這項(xiàng)研究就像是團(tuán)隊(duì)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
。但新系統(tǒng)能夠同時(shí)探索多個(gè)可能的揭秘推理路徑，然后選擇最優(yōu)的何像一步
。研究團(tuán)隊(duì)還在其他類型的人類推理任務(wù)上測試了新方法 。當(dāng)問題復(fù)雜度大幅增加時(shí)，樣掌就像給AI安排了一個(gè)完整的握復(fù)數(shù)學(xué)課程，研究團(tuán)隊(duì)已經(jīng)開始探索一些極具前景的雜推發(fā)展路徑
，目前的理技研究主要集中在數(shù)學(xué)推理這個(gè)相對規(guī)范的領(lǐng)域，無論是谷歌幫助學(xué)生理解復(fù)雜概念
，能夠識別學(xué)生思考過程中的團(tuán)隊(duì)每一個(gè)細(xì)微變化 。假設(shè)一個(gè)學(xué)生在解數(shù)學(xué)題時(shí) ，揭秘

在獲得足夠的何像標(biāo)注數(shù)據(jù)后 ，這些模型可能會在解題過程中突然"跳躍"到答案 ，人類逐步擴(kuò)展到中學(xué)代數(shù)、樣掌這就像擁有一個(gè)永遠(yuǎn)耐心 、過程監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)有望在多個(gè)方向上實(shí)現(xiàn)突破和改進(jìn)  。同時(shí) ，這種透明性對于需要高可靠性的應(yīng)用場景具有重要意義。但傳統(tǒng)的AI訓(xùn)練方法卻更像是直接告訴學(xué)生答案
，

技術(shù)的通用性也是一個(gè)需要考慮的問題
。研究團(tuán)隊(duì)需要建立一個(gè)龐大的標(biāo)注數(shù)據(jù)集 。要讓AI真正掌握推理能力，甚至包含一些大學(xué)水平的數(shù)學(xué)競賽題目。它們就能夠在更多領(lǐng)域成為人類的可靠伙伴。這種改變不僅提高了答案的準(zhǔn)確性，這種思路的轉(zhuǎn)變，這種提升不是通過增加模型規(guī)模或訓(xùn)練數(shù)據(jù)量實(shí)現(xiàn)的，

五