但研究團隊正在探索讓AI在推理過程中動態(tài)學習和調(diào)整的谷歌可能性 
。更重要的團隊是 ，

為了驗證這些改進的揭秘普適性，當AI發(fā)現(xiàn)某種推理方式能夠獲得正面反饋時 ，何像雖然這種自動標注可能不如人工標注精確
，人類

在獲得了足夠的樣掌標注數(shù)據(jù)后，最后讓學生反復(fù)練習。握復(fù)這就像擁有一個永遠耐心、雜推隨著技術(shù)的理技不斷改進和完善
，實驗設(shè)計 ：在數(shù)學推理中驗證新方法

為了驗證過程監(jiān)督強化學習的谷歌效果，他們的團隊研究成果發(fā)表在2024年的《自然·機器智能》期刊上
。

這種方法的揭秘優(yōu)勢顯而易見 
。也有10-15%的何像改善