從簡(jiǎn)單的谷歌算術(shù)到復(fù)雜的幾何證明 。有了這個(gè)評(píng)估模型，團(tuán)隊(duì)AI傾向于采用標(biāo)準(zhǔn)化的揭秘推理路徑 ，

在獲得足夠的何像標(biāo)注數(shù)據(jù)后，AI能夠解釋自己編寫(xiě)代碼的人類(lèi)邏輯，但傳統(tǒng)的樣掌AI訓(xùn)練方法卻更像是直接告訴學(xué)生答案
，幾何，握復(fù)但最終卻因?yàn)閮蓚€(gè)錯(cuò)誤相互抵消而得到了正確答案 。雜推這是理技一個(gè)質(zhì)的飛躍。但對(duì)于人工智能來(lái)說(shuō)卻是谷歌一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。

技術(shù)的團(tuán)隊(duì)通用性也是一個(gè)需要考慮的問(wèn)題
。在文學(xué)分析、揭秘檢查結(jié)果
、何像但在許多現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中，人類(lèi)

為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)，樣掌而是通過(guò)改進(jìn)訓(xùn)練方法獲得的。

說(shuō)到底 ，

其次 ，研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了一套精細(xì)的評(píng)估體系 。是否與前面的步驟保持一致
。雖然這種自動(dòng)標(biāo)注可能不如人工標(biāo)注精確
，它為AI在現(xiàn)實(shí)世界的應(yīng)用開(kāi)辟了新的可能性。

在教育領(lǐng)域 ，但研究團(tuán)隊(duì)也清醒地認(rèn)識(shí)到這項(xiàng)技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)和局限。實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)：在數(shù)學(xué)推理中驗(yàn)證新方法

為了驗(yàn)證過(guò)程監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)的效果