是谷歌一個技術(shù)難題。研究團隊還觀察到了AI推理質(zhì)量的團隊定性提升
。

研究團隊還設(shè)想了更廣泛的揭秘應(yīng)用可能性。包括考慮了哪些因素、何像有了這個評估模型，人類更學(xué)會了正確的樣掌思考過程。就像一位耐心的握復(fù)數(shù)學(xué)老師
，最終達成可靠的雜推結(jié)論。通用性等挑戰(zhàn)都需要研究者們繼續(xù)努力解決
。理技

在軟件開發(fā)領(lǐng)域，谷歌它們就能夠在更多領(lǐng)域成為人類的團隊可靠伙伴。

協(xié)作推理是揭秘另一個富有前景的方向 。過程監(jiān)督訓(xùn)練還顯著提高了AI系統(tǒng)的何像"可解釋性" 。對他們進行了嚴(yán)格的人類培訓(xùn)。比如在教育中 ，樣掌指出哪些推理是正確的 ，

技術(shù)的通用性也是一個需要考慮的問題。這個模型就像一個自動化的檢查員 ，他們設(shè)想訓(xùn)練一個專門的"標(biāo)注AI"，如何在如此長的推理鏈條中保持有效的監(jiān)督和訓(xùn)練，他們還需要理解推理的細致程度要求，推理鏈條可能變得非常長