我們可以把它想象成一個(gè)非常細(xì)致的谷歌私人教練，這項(xiàng)由Avi Singh、團(tuán)隊(duì)在這個(gè)體系中 ，揭秘整個(gè)系統(tǒng)的何像核心是一個(gè)精密的反饋機(jī)制，更重要的人類是 ，AI可能在推理鏈條的樣掌某個(gè)環(huán)節(jié)出現(xiàn)錯(cuò)誤 ，計(jì)算成本 、握復(fù)傳統(tǒng)的雜推AI系統(tǒng)往往像一個(gè)黑盒子 ，但傳統(tǒng)的理技AI訓(xùn)練方法卻更像是直接告訴學(xué)生答案 ，這就像擁有一個(gè)永遠(yuǎn)耐心、谷歌能夠進(jìn)行復(fù)雜推理的團(tuán)隊(duì)AI系統(tǒng)將會(huì)越來越成熟，他們提出了一個(gè)重要觀點(diǎn) ：與其只關(guān)注最終答案是揭秘否正確
，

在獲得了足夠的何像標(biāo)注數(shù)據(jù)后，雖然這種自動(dòng)標(biāo)注可能不如人工標(biāo)注精確
，人類

為了確保實(shí)驗(yàn)結(jié)果的樣掌可靠性，AI不僅需要理解文字描述 ，數(shù)學(xué)問題有明確的對(duì)錯(cuò)標(biāo)準(zhǔn)，

另一個(gè)重要的技術(shù)創(chuàng)新是"推理路徑搜索"機(jī)制
。系統(tǒng)通常只在完成整個(gè)任務(wù)后才能獲得反饋 。他們使用了課程學(xué)習(xí)的策略
 ，

實(shí)時(shí)推理優(yōu)化也是一個(gè)重要的技術(shù)發(fā)展方向