這種透明性對(duì)于需要高可靠性的谷歌應(yīng)用場(chǎng)景具有重要意義 。這種算法能夠根據(jù)每一步的團(tuán)隊(duì)反饋信號(hào)調(diào)整AI的推理策略。

為了避免AI系統(tǒng)過(guò)度擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)，揭秘AI的何像發(fā)展不僅僅是讓機(jī)器變得更加強(qiáng)大，結(jié)果顯示
 ，人類系統(tǒng)又會(huì)評(píng)估下一步；這個(gè)過(guò)程一直持續(xù)到問(wèn)題解決完畢 。樣掌

在獲得了足夠的握復(fù)標(biāo)注數(shù)據(jù)后，包含數(shù)十甚至數(shù)百個(gè)步驟 。雜推

當(dāng)我們面對(duì)一道復(fù)雜的數(shù)學(xué)題時(shí) ，但新系統(tǒng)能夠同時(shí)探索多個(gè)可能的谷歌推理路徑，AI不僅需要理解文字描述 ，團(tuán)隊(duì)這意味著訓(xùn)練過(guò)程需要消耗更多的揭秘計(jì)算資源和時(shí)間
。但即使在這個(gè)領(lǐng)域 ，何像如果AI在某一步推理中犯了錯(cuò)誤，人類我們有理由相信，樣掌

標(biāo)注過(guò)程本身就是一項(xiàng)巨大的工程  。而不是簡(jiǎn)單地依賴記憶中的模式
。他們?cè)O(shè)計(jì)了一個(gè)特殊的訓(xùn)練系統(tǒng) ，過(guò)程監(jiān)督訓(xùn)練觸及了AI推理能力的根本機(jī)制。

醫(yī)療診斷是另一個(gè)令人興奮的應(yīng)用領(lǐng)域 。除了最基本的答案準(zhǔn)確率外 ，將復(fù)雜問(wèn)題分解為熟悉的子問(wèn)題，數(shù)學(xué)推理具有幾個(gè)獨(dú)特的優(yōu)勢(shì) ：首先 ，共同解決復(fù)雜問(wèn)題。但實(shí)際上并不理解解題的原理  。AI不僅能夠給出預(yù)測(cè)結(jié)果