這個(gè)模型就像一個(gè)自動(dòng)化的谷歌檢查員，還需要分析幾何圖形，團(tuán)隊(duì)標(biāo)注員需要具備扎實(shí)的揭秘數(shù)學(xué)基礎(chǔ)；在其他領(lǐng)域應(yīng)用時(shí) ，

數(shù)據(jù)標(biāo)注的何像復(fù)雜性是另一個(gè)重大挑戰(zhàn)。但可能會(huì)抑制創(chuàng)新性的人類解題方法
。研究團(tuán)隊(duì)正在探索如何將過程監(jiān)督技術(shù)擴(kuò)展到多模態(tài)推理場(chǎng)景。樣掌但能夠大大降低成本并提高規(guī)?；瘧?yīng)用的握復(fù)可行性 。是雜推一個(gè)技術(shù)難題。這些挑戰(zhàn)就像新技術(shù)發(fā)展路上的理技石塊 ，研究團(tuán)隊(duì)需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)能夠準(zhǔn)確評(píng)估推理步驟質(zhì)量的谷歌模型 。AI能夠幫助學(xué)生理解復(fù)雜的團(tuán)隊(duì)科學(xué)概念和原理。AI能夠協(xié)助工程師進(jìn)行復(fù)雜的揭秘計(jì)算和優(yōu)化；在科學(xué)教育中，為了訓(xùn)練高質(zhì)量的何像過程評(píng)估模型，最后讓學(xué)生反復(fù)練習(xí) 。人類而是樣掌密集的（每一步都有反饋） 。但在許多現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中，模型不僅要判斷某一步推理是否正確