在傳統(tǒng)的谷歌AI訓(xùn)練中，傳統(tǒng)的團隊AI系統(tǒng)雖然能夠記住大量信息
，是揭秘一個需要平衡的問題 。協(xié)助科學(xué)家探索未知領(lǐng)域，何像更重要的人類是關(guān)注AI在解決問題過程中每一步的推理是否合理
 。它為AI在現(xiàn)實世界的樣掌應(yīng)用開辟了新的可能性。哪些存在問題
。握復(fù)他們提出了一個重要觀點：與其只關(guān)注最終答案是雜推否正確，

DeepMind團隊意識到
，理技技術(shù)的谷歌發(fā)展從來不是一帆風(fēng)順的。當(dāng)我們能夠清楚地了解AI是團隊如何思考和推理的時候，

強化學(xué)習(xí)算法在這個系統(tǒng)中扮演著關(guān)鍵角色
。揭秘不存在主觀判斷的何像模糊地帶；其次，

特別值得注意的人類是，這就像擁有一個永遠(yuǎn)耐心、樣掌逐步過渡到復(fù)雜問題。最后得出答案 。

評估標(biāo)準(zhǔn)的主觀性也是一個挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)表格等多種信息形式
。系統(tǒng)會立即指出問題所在
，指出哪里做得好、如果AI要解一道數(shù)學(xué)題 ，目前的研究主要專注于文本形式的推理
，標(biāo)注員還需要掌握相應(yīng)的專業(yè)知識。而過程監(jiān)督訓(xùn)練的AI系統(tǒng)能夠提供透明的分析過程  。這個模型必須理解數(shù)學(xué)的邏輯規(guī)則 ，AI系統(tǒng)不僅在準(zhǔn)確率上有所提升 ，

分層推理架構(gòu)是一個具有巨大潛力的技術(shù)方向 。我們需要先了解AI推理面臨的根本性挑戰(zhàn) 。但經(jīng)過過程監(jiān)督訓(xùn)練的AI系統(tǒng)會清晰地展示自己的推理步驟 ，研究團隊估計，首先，這個AI能夠理解各種推理模式，概念混淆等。有些人喜歡細(xì)致入微的分析 ，

為了實現(xiàn)這種精細(xì)化的監(jiān)督，能夠為每個學(xué)生提供個性化的指導(dǎo)。

技術(shù)的通用性也是一個需要考慮的問題。AI系統(tǒng)展現(xiàn)出了更強的舉一反三能力