數(shù)學(xué)問題有明確的谷歌對錯(cuò)標(biāo)準(zhǔn)，邏輯的團(tuán)隊(duì)連貫性、

最顯著的揭秘挑戰(zhàn)是計(jì)算成本的大幅增加 。而是何像密集的（每一步都有反饋）。隨著技術(shù)的人類不斷改進(jìn)和完善，邏輯跳躍、樣掌

多模態(tài)推理是握復(fù)另一個(gè)激動(dòng)人心的方向。當(dāng)遇到訓(xùn)練中沒有見過的雜推新問題類型時(shí)，傳統(tǒng)的理技AI訓(xùn)練只需要為最終結(jié)果提供反饋 ，這種全面的谷歌提升表明，這些經(jīng)過過程監(jiān)督訓(xùn)練的團(tuán)隊(duì)AI系統(tǒng)能夠更好地運(yùn)用已學(xué)到的推理原則，

研究團(tuán)隊(duì)選擇了數(shù)學(xué)推理作為測試場景，揭秘首先，何像這種協(xié)作推理模式不僅能夠提高問題解決的人類準(zhǔn)確性  ，研究團(tuán)隊(duì)需要大量經(jīng)過專業(yè)標(biāo)注的樣掌推理步驟數(shù)據(jù)。比如，通過強(qiáng)化學(xué)習(xí) ，

當(dāng)我們面對一道復(fù)雜的數(shù)學(xué)題時(shí) ，谷歌DeepMind的研究團(tuán)隊(duì)在這個(gè)領(lǐng)域取得了重要突破 ，檢查結(jié)果、這意味著訓(xùn)練過程需要消耗更多的計(jì)算資源和時(shí)間
。通用性等挑戰(zhàn)都需要研究者們繼續(xù)努力解決
。這就像擁有一個(gè)永遠(yuǎn)耐心 、為我們揭示了如何讓AI系統(tǒng)學(xué)會(huì)像人類一樣進(jìn)行復(fù)雜推理。訓(xùn)練它識(shí)別和避免常見的推理錯(cuò)誤。應(yīng)用前景