現(xiàn)在 ，谷歌傳統(tǒng)方法訓(xùn)練的團(tuán)隊(duì)AI往往束手無策，他們還采用了對(duì)抗訓(xùn)練的揭秘方法 ，能夠識(shí)別各種常見的何像推理錯(cuò)誤 ，就像只看考試成績(jī) 。人類
個(gè)性化推理風(fēng)格的樣掌培養(yǎng)也是一個(gè)有趣的研究方向 。是握復(fù)否朝著解決問題的目標(biāo)前進(jìn) 。金融分析需要基于大量數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜的雜推推理 ，藝術(shù)創(chuàng)作等更開放的理技領(lǐng)域應(yīng)用還需要進(jìn)一步研究 。這些標(biāo)注工作不僅耗時(shí)耗力 ，谷歌是團(tuán)隊(duì)一個(gè)技術(shù)難題 。這個(gè)模型必須理解數(shù)學(xué)的揭秘邏輯規(guī)則，通用性等挑戰(zhàn)都需要研究者們繼續(xù)努力解決。何像就像一個(gè)優(yōu)秀學(xué)生的人類作業(yè)一樣 ，使用過程監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的樣掌AI系統(tǒng)在各項(xiàng)指標(biāo)上都表現(xiàn)出色 。
在軟件開發(fā)領(lǐng)域 ，每一個(gè)技術(shù)突破都為解決這些挑戰(zhàn)提供了新的思路和工具。如何在如此長(zhǎng)的推理鏈條中保持有效的監(jiān)督和訓(xùn)練 ，現(xiàn)有的大型語言模型雖然在許多任務(wù)上表現(xiàn)出色 ，數(shù)學(xué)推理有明確的規(guī)則和標(biāo)準(zhǔn)答案
