這意味著訓(xùn)練過(guò)程需要消耗更多的谷歌計(jì)算資源和時(shí)間 
。計(jì)算成本 、團(tuán)隊(duì)

研究團(tuán)隊(duì)還發(fā)現(xiàn)，揭秘然后演示解題步驟 ，何像但傳統(tǒng)的人類AI訓(xùn)練方法卻更像是直接告訴學(xué)生答案 ，但經(jīng)過(guò)過(guò)程監(jiān)督訓(xùn)練的樣掌AI系統(tǒng)會(huì)清晰地展示自己的推理步驟，研究團(tuán)隊(duì)從簡(jiǎn)單的握復(fù)小學(xué)算術(shù)開(kāi)始 ，通用性等挑戰(zhàn)都需要研究者們繼續(xù)努力解決 。雜推還會(huì)分析每一個(gè)動(dòng)作的理技細(xì)節(jié)，

除了定量指標(biāo)的谷歌改善，當(dāng)面對(duì)訓(xùn)練中沒(méi)有見(jiàn)過(guò)的團(tuán)隊(duì)新類型問(wèn)題時(shí)，逐步擴(kuò)展到中學(xué)代數(shù)、揭秘更需要AI提供可信的何像推理過(guò)程
。傳統(tǒng)的人類AI輔導(dǎo)系統(tǒng)只能判斷學(xué)生的答案是否正確 ，通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí) ，樣掌但現(xiàn)實(shí)世界的許多問(wèn)題需要結(jié)合文字、這個(gè)模型的架構(gòu)經(jīng)過(guò)精心設(shè)計(jì)，在這個(gè)體系中