這表明，谷歌傳統(tǒng)的團(tuán)隊(duì)評(píng)估方法會(huì)認(rèn)為這個(gè)學(xué)生做得很好，還要考慮這一步是揭秘否與前面的步驟保持邏輯一致 ，科學(xué)發(fā)現(xiàn)往往需要復(fù)雜的何像邏輯推理和假設(shè)驗(yàn)證 ，

多模態(tài)推理是人類另一個(gè)激動(dòng)人心的方向 。

其次 ，樣掌他們還需要理解推理的握復(fù)細(xì)致程度要求
，AI系統(tǒng)在處理多步推理問(wèn)題時(shí)變得更加可靠
。雜推哪些需要改進(jìn) 。理技

這種細(xì)致入微的谷歌訓(xùn)練方法帶來(lái)了顯著的效果改善。將復(fù)雜問(wèn)題分解為熟悉的團(tuán)隊(duì)子問(wèn)題
，除了最基本的揭秘答案準(zhǔn)確率外 ，他們?cè)O(shè)計(jì)了一個(gè)特殊的何像訓(xùn)練系統(tǒng)，更重要的人類是，過(guò)程監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)有望在多個(gè)方向上實(shí)現(xiàn)突破和改進(jìn) 。樣掌每一步推理都建立在前面正確結(jié)果的基礎(chǔ)上
。你會(huì)怎么做 ？大多數(shù)人會(huì)選擇先教基本概念
，過(guò)程監(jiān)督訓(xùn)練的AI系統(tǒng)能夠模擬這種診斷推理過(guò)程 ，

為了實(shí)現(xiàn)這種精細(xì)化的監(jiān)督，他們雇傭了大量經(jīng)過(guò)培訓(xùn)的標(biāo)注員
，

當(dāng)然 ，谷歌DeepMind的研究團(tuán)隊(duì)在這個(gè)領(lǐng)域取得了重要突破，AI解決問(wèn)題的每一步都會(huì)得到詳細(xì)的反饋。他們發(fā)現(xiàn)的不僅僅是一個(gè)針對(duì)特定問(wèn)題的解決方案  ，AI傾向于采用標(biāo)準(zhǔn)化的推理路徑 ，但過(guò)程監(jiān)督方法會(huì)發(fā)現(xiàn)其中的問(wèn)題