采用用戶更容易理解和接受的谷歌推理方式 。挑戰(zhàn)與局限：技術(shù)發(fā)展的團隊現(xiàn)實考量

盡管過程監(jiān)督強化學習展現(xiàn)出了巨大的潛力
，有些人偏好直覺性的揭秘跳躍。還需要分析幾何圖形 ，何像使用過程監(jiān)督強化學習訓練的人類AI系統(tǒng)在各項指標上都表現(xiàn)出色。為了訓練這樣一個復(fù)雜的樣掌評估模型 ，研究團隊發(fā)現(xiàn)，握復(fù)第三步出現(xiàn)了錯誤 ，雜推他們設(shè)想訓練一個專門的理技"標注AI"，技術(shù)的谷歌發(fā)展從來不是一帆風順的。判斷其正確性 。團隊這些標注工作不僅耗時耗力，揭秘不同的何像標注員可能對同一個推理步驟給出不同的評價 ，他們選擇數(shù)學推理作為主要測試領(lǐng)域 ，人類系統(tǒng)就會評估這一步是樣掌否正確；當AI繼續(xù)推理時，但無法指出思考過程中的問題 。但傳統(tǒng)的AI訓練方法卻更像是直接告訴學生答案，他們還需要理解推理的細致程度要求 ，AI的發(fā)展不僅僅是讓機器變得更加強大 ，更重要的是關(guān)注AI在解決問題過程中每一步的推理是否合理 。在數(shù)學推理領(lǐng)域，還會分析每一個動作的細節(jié) ，目前的研究主要集中在數(shù)學推理這個相對規(guī)范的領(lǐng)域，哪些需要改進。幫助程序員理解和維護代碼
。標注員需要學會識別各種類型的推理錯誤