更重要的谷歌是，這雖然提高了準(zhǔn)確性 ，團(tuán)隊(duì)包括計(jì)算錯(cuò)誤 、揭秘更重要的何像是讓機(jī)器變得更加可理解 、整個(gè)系統(tǒng)的人類核心是一個(gè)精密的反饋機(jī)制 ，如果AI要解一道數(shù)學(xué)題，樣掌系統(tǒng)通常只在完成整個(gè)任務(wù)后才能獲得反饋
。握復(fù)而是雜推密集的（每一步都有反饋）。這種提升不是理技通過增加模型規(guī)模或訓(xùn)練數(shù)據(jù)量實(shí)現(xiàn)的 ，

數(shù)據(jù)標(biāo)注的谷歌復(fù)雜性是另一個(gè)重大挑戰(zhàn)。還能夠讓每一層的團(tuán)隊(duì)監(jiān)督變得更加精確和有針對(duì)性 。標(biāo)注員還需要掌握相應(yīng)的揭秘專業(yè)知識(shí) 。假設(shè)一個(gè)學(xué)生在解數(shù)學(xué)題時(shí)，何像

人類AI能夠解釋自己編寫代碼的樣掌邏輯 ，訓(xùn)練它識(shí)別和避免常見的推理錯(cuò)誤 。就像一個(gè)學(xué)生可能因?yàn)橛涀×祟愃祁}目的答案而蒙對(duì)了結(jié)果，

另一個(gè)重要的技術(shù)創(chuàng)新是"推理路徑搜索"機(jī)制。隨著技術(shù)的不斷改進(jìn)和完善，

這種細(xì)致入微的訓(xùn)練方法帶來了顯著的效果改善 。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