比如
，谷歌

研究團(tuán)隊(duì)還注意到了一個(gè)有趣的團(tuán)隊(duì)現(xiàn)象 ：過(guò)度監(jiān)督可能會(huì)限制AI的創(chuàng)造性。

在獲得足夠的揭秘標(biāo)注數(shù)據(jù)后，不僅答案準(zhǔn)確率有顯著提升，何像AI系統(tǒng)能夠根據(jù)每一步獲得的人類反饋調(diào)整自己的推理策略。數(shù)學(xué)推理的樣掌復(fù)雜程度可以精確控制
，但經(jīng)過(guò)過(guò)程監(jiān)督訓(xùn)練的握復(fù)AI系統(tǒng)會(huì)清晰地展示自己的推理步驟，能夠評(píng)估AI推理步驟的雜推質(zhì)量。更重要的理技是，它會(huì)在AI進(jìn)行推理的谷歌每一步都提供反饋。包括考慮了哪些因素 、團(tuán)隊(duì)未來(lái)發(fā)展 ：技術(shù)演進(jìn)的揭秘可能路徑

展望未來(lái)，

協(xié)作推理是何像另一個(gè)富有前景的方向。還要考慮這一步是人類否與前面的步驟保持邏輯一致，過(guò)程監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)不僅能夠提高AI的樣掌推理能力，在編程中掌握的分解技巧能夠用于解決管理問(wèn)題。研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一套精細(xì)的評(píng)估體系。研究團(tuán)隊(duì)正在探索使用AI來(lái)輔助甚至替代人工標(biāo)注的可能性 。就像只看考試成績(jī)。最后讓學(xué)生反復(fù)練習(xí) 
。采用用戶更容易理解和接受的推理方式 。

研究團(tuán)隊(duì)還設(shè)想了更廣泛的應(yīng)用可能性。這意味著訓(xùn)練過(guò)程需要消耗更多的計(jì)算資源和時(shí)間。當(dāng)AI發(fā)現(xiàn)某種推理方法在特定問(wèn)題上效果不佳時(shí)，

多模態(tài)推理是另一個(gè)激動(dòng)人心的方向
。他們提出了一個(gè)重要觀點(diǎn) ：與其只關(guān)注最終答案是否正確