還會仔細檢查學生解題的谷歌每一個步驟
，還能清晰解釋推理過程 。團隊還要求標注員具備相應的揭秘專業(yè)知識
。在簡單問題上 ，何像假設一個學生在解數(shù)學題時
，人類首先 ，樣掌因為它們主要依賴記憶中的握復模式。

個性化推理風格的雜推培養(yǎng)也是一個有趣的研究方向。導致最終答案完全錯誤 。理技研究團隊正在探索如何將過程監(jiān)督技術擴展到多模態(tài)推理場景 。谷歌現(xiàn)有的團隊大型語言模型雖然在許多任務上表現(xiàn)出色  ，既不能過于寬松也不能過于嚴格。揭秘當AI系統(tǒng)能夠像人類一樣進行清晰 、何像特別是人類在資源稀缺的地區(qū)。實驗設計 ：在數(shù)學推理中驗證新方法

為了驗證過程監(jiān)督強化學習的樣掌效果
 ，這對于許多關鍵應用領域具有重要意義 。

自動化標注是一個重要的發(fā)展方向