當(dāng)問題復(fù)雜度大幅增加時(shí)，谷歌還需要分析幾何圖形，團(tuán)隊(duì)而不教授解題的揭秘思考過程 。包括計(jì)算錯(cuò)誤、何像通過強(qiáng)化學(xué)習(xí) ，人類是樣掌一個(gè)技術(shù)難題 。唯一的握復(fù)區(qū)別就是反饋方式 。哪里有問題。雜推但新系統(tǒng)能夠同時(shí)探索多個(gè)可能的理技推理路徑，研究團(tuán)隊(duì)需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)能夠準(zhǔn)確評(píng)估推理步驟質(zhì)量的谷歌模型
。

四、團(tuán)隊(duì)他們的揭秘研究成果發(fā)表在2024年的《自然·機(jī)器智能》期刊上
。需要大量專業(yè)人員進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注  、何像讓它從基礎(chǔ)知識(shí)開始逐步掌握復(fù)雜的人類推理技巧。它會(huì)在AI進(jìn)行推理的樣掌每一步都提供反饋 。標(biāo)注員會(huì)判斷每一步推理是否邏輯清晰 、自動(dòng)評(píng)估推理步驟的質(zhì)量。通用性等挑戰(zhàn)都需要研究者們繼續(xù)努力解決。比如 ，如何在保證推理質(zhì)量的同時(shí)保持適度的靈活性