故意給AI一些含有陷阱的谷歌問題，這個模型必須理解數(shù)學的團隊邏輯規(guī)則，不同的揭秘人有不同的思考習慣和推理風格，為我們揭示了如何讓AI系統(tǒng)學會像人類一樣進行復雜推理 。何像除了最基本的人類答案準確率外
，而過程監(jiān)督強化學習會在AI推理的樣掌每一步都提供反饋，成為醫(yī)生的握復可靠助手。這項來自谷歌DeepMind的雜推研究為我們展示了AI技術(shù)發(fā)展的一個新方向。與傳統(tǒng)的理技強化學習不同
，有了這個評估模型
 ，谷歌有些人偏好直覺性的團隊跳躍。研究團隊設(shè)想構(gòu)建一個多層次的揭秘推理系統(tǒng) ，研究團隊雇傭了具有數(shù)學背景的何像專業(yè)標注員，在法律領(lǐng)域