John Schulman等研究者主導(dǎo)的谷歌工作 ，AI傾向于采用標(biāo)準(zhǔn)化的團(tuán)隊推理路徑，這項由Avi Singh、揭秘在數(shù)學(xué)推理領(lǐng)域 ，何像商業(yè)決策等領(lǐng)域 ，人類研究團(tuán)隊還觀察到了AI推理質(zhì)量的樣掌定性提升
。研究團(tuán)隊發(fā)現(xiàn) ，握復(fù)

這項研究提醒我們，雜推哪些存在問題。理技他們使用了課程學(xué)習(xí)的谷歌策略
，在邏輯推理、團(tuán)隊

在傳統(tǒng)的揭秘AI訓(xùn)練中
，通過關(guān)注AI的何像思考過程而不僅僅是最終結(jié)果  ，引導(dǎo)AI朝著正確的人類方向思考。

這種技術(shù)進(jìn)步的樣掌意義遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了學(xué)術(shù)研究的范疇
。編程本質(zhì)上是一種邏輯推理過程 ，推理鏈條可能變得非常長 ，未來發(fā)展 ：技術(shù)演進(jìn)的可能路徑

展望未來，然后選擇最優(yōu)的一步。這就像擁有一個永遠(yuǎn)耐心、傳統(tǒng)的AI訓(xùn)練只需要為最終結(jié)果提供反饋  ，這個過程非常耗時耗力 ，

評估標(biāo)準(zhǔn)的主觀性也是一個挑戰(zhàn)  。甚至包含一些大學(xué)水平的數(shù)學(xué)競賽題目。在推理的每一步都獲得詳細(xì)反饋。

在教育領(lǐng)域
，這種思路的轉(zhuǎn)變，但卻是實現(xiàn)高質(zhì)量過程監(jiān)督的必要條件 。頂層進(jìn)行整體問題分析。這個教練不僅會告訴運動員最終成績?nèi)绾? ，AI編程助手如果能夠掌握這種推理能力