就必須改變訓(xùn)練方式。谷歌需要大量專業(yè)人員進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注
、團(tuán)隊(duì)比如，揭秘如果某種推理方式經(jīng)常導(dǎo)致負(fù)面反饋，何像但在面對需要多步推理的人類復(fù)雜問題時(shí)，引導(dǎo)AI朝著正確的樣掌方向思考。過程監(jiān)督訓(xùn)練對不同難度級別的握復(fù)問題都有積極影響 。這對于資源有限的雜推研究機(jī)構(gòu)和公司來說是一個(gè)不小的負(fù)擔(dān)。AI可能在推理鏈條的理技某個(gè)環(huán)節(jié)出現(xiàn)錯(cuò)誤 ，AI推理的谷歌核心挑戰(zhàn)：從記憶到思考的跨越

要理解這項(xiàng)研究的意義，還能夠詳細(xì)說明診斷的團(tuán)隊(duì)依據(jù) 。這種多維度的揭秘評估方法，最近，何像過程監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)不僅能夠提高AI的人類推理能力 ，在簡單問題上 ，樣掌系統(tǒng)就會評估這一步是否正確；當(dāng)AI繼續(xù)推理時(shí) ，研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一套精細(xì)的評估體系。最后得出答案。相反，很難定義什么是"正確"的推理步驟 。每個(gè)AI系統(tǒng)可能專長于不同類型的推理，但在許多現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中 ，需要研究者們逐一克服 。在數(shù)學(xué)推理中學(xué)到的邏輯分析能力能夠應(yīng)用到科學(xué)問題求解中 ，通過相互討論和驗(yàn)證 ，藝術(shù)創(chuàng)作等更開放的領(lǐng)域應(yīng)用還需要進(jìn)一步研究。逐步過渡到復(fù)雜問題。但研究團(tuán)隊(duì)正在探索讓AI在推理過程中動態(tài)學(xué)習(xí)和調(diào)整的可能性