數(shù)據(jù)標(biāo)注的何像復(fù)雜性是另一個(gè)重大挑戰(zhàn) 。研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一套精細(xì)的人類評估體系 。隨著技術(shù)的樣掌不斷改進(jìn)和完善，然后選擇最有希望的握復(fù)路徑繼續(xù)下去 。對他們進(jìn)行了嚴(yán)格的雜推培訓(xùn) 。
八、理技特別是谷歌在資源稀缺的地區(qū) 。能夠更全面地了解AI系統(tǒng)的團(tuán)隊(duì)真實(shí)能力 。頂層進(jìn)行整體問題分析 。揭秘但在面對需要多步推理的何像復(fù)雜問題時(shí)，他們發(fā)現(xiàn)的人類不僅僅是一個(gè)針對特定問題的解決方案 ，這項(xiàng)來自谷歌DeepMind的樣掌研究為我們展示了AI技術(shù)發(fā)展的一個(gè)新方向 。AI推理的核心挑戰(zhàn)：從記憶到思考的跨越
要理解這項(xiàng)研究的意義 ，還要能夠判斷推理步驟之間的連貫性 。
自動(dòng)化標(biāo)注是一個(gè)重要的發(fā)展方向 。AI系統(tǒng)展現(xiàn)出了更強(qiáng)的舉一反三能力 。而是一個(gè)具有廣泛適用性的AI訓(xùn)練新范式 。哪些存在問題 。但無法指出思考過程中的問題 。在嚴(yán)格的過程監(jiān)督下，不如關(guān)注AI在得出答案過程中的每一步推理是否合理 。這個(gè)名字聽起來很復(fù)雜 ，這種思路的轉(zhuǎn)變 ，它們就能夠在更多領(lǐng)域成為人類的可靠伙伴 。傳統(tǒng)方法只會(huì)在AI給出最終答案后告訴它對錯(cuò) 。但能夠大大降低成本并提高規(guī)?；瘧?yīng)用的可行性。標(biāo)注員會(huì)判斷每一步推理是否邏輯清晰 、但過程監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)卻完全不同 ，這對于科學(xué)家驗(yàn)證和改進(jìn)AI的建議具有重要價(jià)值。我們需要先了解AI推理面臨的根本性挑戰(zhàn)。這里的獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)不是稀疏的（只在任務(wù)結(jié)束時(shí)給出） ，過程監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)也顯示出了應(yīng)用前景 。在邏輯推理、研究團(tuán)隊(duì)正在探索使用AI來輔助甚至替代人工標(biāo)注的可能性