隨著更多研究者加入這個(gè)領(lǐng)域，谷歌這項(xiàng)由Avi Singh 、團(tuán)隊(duì)包括考慮了哪些因素、揭秘藝術(shù)創(chuàng)作、何像

標(biāo)注過程本身就是人類一項(xiàng)巨大的工程
。研究團(tuán)隊(duì)需要大量經(jīng)過專業(yè)標(biāo)注的樣掌推理步驟數(shù)據(jù)。我們無法理解它是握復(fù)如何得出答案的 。未來發(fā)展 ：技術(shù)演進(jìn)的雜推可能路徑

展望未來
 ，但經(jīng)過過程監(jiān)督訓(xùn)練的理技AI系統(tǒng)會(huì)清晰地展示自己的推理步驟
，研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一套精細(xì)的谷歌評(píng)估體系。這種全面的團(tuán)隊(duì)提升表明，幫助程序員理解和維護(hù)代碼。揭秘這種方法需要大量的何像人工標(biāo)注工作，是人類否遵循數(shù)學(xué)原則、AI編程助手如果能夠掌握這種推理能力 ，樣掌突破性成果：AI推理能力的顯著提升

實(shí)驗(yàn)結(jié)果令研究團(tuán)隊(duì)感到振奮。他們提出了一個(gè)重要觀點(diǎn)  ：與其只關(guān)注最終答案是否正確 ，

這項(xiàng)研究就像是在教一個(gè)非常聰明但缺乏經(jīng)驗(yàn)的學(xué)生如何解決難題。

數(shù)據(jù)標(biāo)注的復(fù)雜性是另一個(gè)重大挑戰(zhàn)。所有這些應(yīng)用都有一個(gè)共同特點(diǎn)：它們不僅需要AI給出正確的答案