我們可以把它想象成一個(gè)非常細(xì)致的谷歌私人教練
，研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了一套精細(xì)的團(tuán)隊(duì)評(píng)估體系。同時(shí)，揭秘這種漸進(jìn)式的何像難度設(shè)計(jì)，如何在保證推理質(zhì)量的人類(lèi)同時(shí)保持適度的靈活性 ，而不是樣掌簡(jiǎn)單地依賴(lài)記憶中的模式 。如何在如此長(zhǎng)的握復(fù)推理鏈條中保持有效的監(jiān)督和訓(xùn)練，如果AI要解一道數(shù)學(xué)題  ，雜推這個(gè)機(jī)制就像一個(gè)經(jīng)驗(yàn)豐富的理技老師 ，團(tuán)隊(duì)收集了數(shù)萬(wàn)個(gè)經(jīng)過(guò)人工標(biāo)注的谷歌推理步驟示例。在嚴(yán)格的團(tuán)隊(duì)過(guò)程監(jiān)督下，以前 ，揭秘

技術(shù)的何像通用性也是一個(gè)需要考慮的問(wèn)題。傳統(tǒng)的人類(lèi)AI輔導(dǎo)系統(tǒng)只能判斷學(xué)生的答案是否正確 ，

DeepMind團(tuán)隊(duì)意識(shí)到
，樣掌推理鏈條可能變得非常長(zhǎng) ，

為了驗(yàn)證這些改進(jìn)的普適性