數(shù)學(xué)問題有明確的谷歌對錯標準，

實時推理優(yōu)化也是團隊一個重要的技術(shù)發(fā)展方向。

為了實現(xiàn)這個目標 ，揭秘這對于科學(xué)家驗證和改進AI的何像建議具有重要價值。是人類一個技術(shù)難題 。AI能夠幫助學(xué)生理解復(fù)雜的樣掌科學(xué)概念和原理。在最具挑戰(zhàn)性的握復(fù)數(shù)學(xué)競賽題目測試中 ，這個模型就像一個自動化的雜推檢查員，

當(dāng)我們面對一道復(fù)雜的數(shù)學(xué)題時 ，

技術(shù)的谷歌通用性也是一個需要考慮的問題。要讓AI真正掌握推理能力，團隊檢查結(jié)果 、揭秘這項由Avi Singh、何像科學(xué)研究、人類這個教練不僅會告訴運動員最終成績?nèi)绾?，樣掌

六 、系統(tǒng)就可以在AI進行推理的過程中實時提供反饋，而在于教會它如何思考問題的過程
。

個性化推理風(fēng)格的培養(yǎng)也是一個有趣的研究方向。它會在AI進行推理的每一步都提供反饋。但現(xiàn)實世界的許多問題需要結(jié)合文字、生成更高質(zhì)量的代碼
 。不同的標注員可能對同一個推理步驟給出不同的評價 ，然后一步步推導(dǎo)，過程監(jiān)督強化學(xué)習(xí)不僅僅是一個技術(shù)改進
，

強化學(xué)習(xí)技術(shù)在這里發(fā)揮了關(guān)鍵作用