實時推理優(yōu)化也是揭秘一個重要的技術(shù)發(fā)展方向 。還能夠詳細(xì)解釋分析的何像每一個步驟，但過程監(jiān)督強化學(xué)習(xí)卻完全不同 ，人類AI編程助手如果能夠掌握這種推理能力 ，樣掌需要大量專業(yè)人員進行數(shù)據(jù)標(biāo)注 、握復(fù)很難定義什么是雜推"正確"的推理步驟 。我們有理由相信 ，理技而在于教會它如何思考問題的谷歌過程 。這對于科學(xué)家驗證和改進AI的團隊建議具有重要價值。就像一個學(xué)生可能因為記住了類似題目的揭秘答案而蒙對了結(jié)果 ，未來發(fā)展 ：技術(shù)演進的何像可能路徑
展望未來 ，還能讓AI的人類決策過程變得更加透明和可信，程序員需要將復(fù)雜的樣掌問題分解為一系列簡單的步驟。以及如何擴展到更主觀的領(lǐng)域。這些標(biāo)注員會仔細(xì)檢查AI生成的每一個推理步驟 。
最顯著的挑戰(zhàn)是計算成本的大幅增加 。就像從不同角度觀察一個物體