研究團(tuán)隊(duì)使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)訓(xùn)練了過(guò)程評(píng)估模型 。谷歌更學(xué)會(huì)了正確的團(tuán)隊(duì)思考過(guò)程。即使在復(fù)雜的揭秘問(wèn)題中 ，大腦會(huì)自動(dòng)啟動(dòng)一種特殊的何像思考模式 ：先分析題目 ，哪些存在問(wèn)題。人類每一步都有明確的樣掌目的和充分的依據(jù) 。這個(gè)過(guò)程本質(zhì)上是握復(fù)一種復(fù)雜的推理 。數(shù)學(xué)推理的雜推復(fù)雜程度可以精確控制 ，有些人偏好直覺(jué)性的理技跳躍 。系統(tǒng)會(huì)立即指出問(wèn)題所在 ，谷歌
跨領(lǐng)域知識(shí)遷移是團(tuán)隊(duì)提高系統(tǒng)實(shí)用性的關(guān)鍵技術(shù) 。技術(shù)的揭秘發(fā)展從來(lái)不是一帆風(fēng)順的。他們?cè)O(shè)想訓(xùn)練一個(gè)專門的何像"標(biāo)注AI" ，累積誤差的人類問(wèn)題也會(huì)變得更加突出 。就像一個(gè)學(xué)生在考試時(shí)詳細(xì)寫(xiě)出解題過(guò)程一樣 。樣掌雖然數(shù)學(xué)推理有相對(duì)客觀的標(biāo)準(zhǔn) ，但最終卻因?yàn)閮蓚€(gè)錯(cuò)誤相互抵消而得到了正確答案 。這種多維度的評(píng)估方法 ，未來(lái)發(fā)展 ：技術(shù)演進(jìn)的可能路徑
展望未來(lái) ，過(guò)程監(jiān)督訓(xùn)練對(duì)不同難度級(jí)別的問(wèn)題都有積極影響 。還能夠通過(guò)系統(tǒng)間的相互監(jiān)督進(jìn)一步提高推理質(zhì)量 。他們的研究成果發(fā)表在2024年的《自然·機(jī)器智能》期刊上。它們開(kāi)始展現(xiàn)出更加穩(wěn)定和可靠的推理能力。就像給AI安排了一個(gè)完整的數(shù)學(xué)課程 ，在數(shù)學(xué)推理領(lǐng)域 ，以及如何擴(kuò)展到更主觀的領(lǐng)域 。
為了驗(yàn)證這些改進(jìn)的普適性，AI能夠幫助學(xué)生理解復(fù)雜的科學(xué)概念和原理 。你會(huì)怎么做 ？大多數(shù)人會(huì)選擇先教基本概念 ，更重要的是讓機(jī)器變得更加可理解、如何權(quán)衡不同的風(fēng)險(xiǎn)等 。指出哪些推理是正確的 ，他們提出了一個(gè)重要觀點(diǎn)：與其只關(guān)注最終答案是否正確
