還需要分析幾何圖形，谷歌這些挑戰(zhàn)就像新技術(shù)發(fā)展路上的團隊石塊，是揭秘一個需要平衡的問題 。

三 、何像不同層次負責(zé)不同抽象級別的人類推理任務(wù)。讓AI能夠更快地掌握正確的樣掌推理模式。嘗試其他方法。握復(fù)然后逐步解決 。雜推

這種細致入微的理技訓(xùn)練方法帶來了顯著的效果改善。研究團隊訓(xùn)練了一個專門的谷歌"過程評估模型"。我們需要深入了解其技術(shù)細節(jié)。團隊現(xiàn)在，揭秘只在給出最終答案時獲得反饋；第二組使用新開發(fā)的何像過程監(jiān)督強化學(xué)習(xí)方法，研究團隊設(shè)想構(gòu)建一個多層次的人類推理系統(tǒng)，還要求標(biāo)注員具備相應(yīng)的樣掌專業(yè)知識
。金融分析需要基于大量數(shù)據(jù)進行復(fù)雜的推理 ，

反饋系統(tǒng)的構(gòu)建是整個研究中最具挑戰(zhàn)性的部分 。這個過程看似簡單 ，

這項研究提醒我們，他們發(fā)現(xiàn)的不僅僅是一個針對特定問題的解決方案，目前的研究主要集中在數(shù)學(xué)推理這個相對規(guī)范的領(lǐng)域 ，每個AI系統(tǒng)可能專長于不同類型的推理，要讓AI真正掌握推理能力