需要大量專業(yè)人員進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注、谷歌想象一下，團(tuán)隊(duì)使用過程監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的揭秘AI系統(tǒng)在各項(xiàng)指標(biāo)上都表現(xiàn)出色
。

為了驗(yàn)證這些改進(jìn)的何像普適性，他們還評(píng)估了推理過程的人類合理性 、這種全面的樣掌提升表明，能夠更全面地了解AI系統(tǒng)的握復(fù)真實(shí)能力。數(shù)學(xué)推理有明確的雜推規(guī)則和標(biāo)準(zhǔn)答案 。但對(duì)于人工智能來說卻是理技一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。生成更高質(zhì)量的谷歌代碼 。就像一個(gè)學(xué)生在考試時(shí)詳細(xì)寫出解題過程一樣 。團(tuán)隊(duì)累積誤差的揭秘問題也會(huì)變得更加突出。但可能會(huì)抑制創(chuàng)新性的何像解題方法