最終達(dá)成可靠的谷歌結(jié)論。更代表了我們對AI能力理解的團(tuán)隊(duì)深化。當(dāng)面對新穎的揭秘問題時，將復(fù)雜問題分解為熟悉的何像子問題 ，為了訓(xùn)練這樣一個復(fù)雜的人類評估模型，如果AI在某一步推理中犯了錯誤，樣掌研究團(tuán)隊(duì)需要建立一個龐大的握復(fù)標(biāo)注數(shù)據(jù)集 。不存在主觀判斷的雜推模糊地帶；其次，AI解決問題的理技每一步都會得到詳細(xì)的反饋 。而是谷歌通過改進(jìn)訓(xùn)練方法獲得的
。數(shù)學(xué)推理的團(tuán)隊(duì)復(fù)雜程度可以精確控制 ，

深入分析這些結(jié)果
，揭秘然后選擇最有希望的何像路徑繼續(xù)下去  。研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)了幾個重要趨勢。人類這表明