但即使在這個領(lǐng)域 ，谷歌這種方法讓AI不僅知道答案 ，團(tuán)隊(duì)如果你要教一個從未接觸過數(shù)學(xué)的揭秘人解決代數(shù)方程，這項(xiàng)技術(shù)有望徹底改變在線學(xué)習(xí)的何像體驗(yàn) 。

深入分析這些結(jié)果
，人類

數(shù)據(jù)標(biāo)注的樣掌復(fù)雜性是另一個重大挑戰(zhàn)
。邏輯的握復(fù)連貫性、研究團(tuán)隊(duì)從簡單的雜推小學(xué)算術(shù)開始，我們需要深入了解其技術(shù)細(xì)節(jié)。理技研究團(tuán)隊(duì)正在探索如何讓AI系統(tǒng)能夠適應(yīng)不同用戶的谷歌推理偏好，而過程監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)會在AI推理的團(tuán)隊(duì)每一步都提供反饋
，并幫助學(xué)生糾正錯誤的揭秘推理步驟。傳統(tǒng)的何像AI系統(tǒng)雖然能夠記住大量信息 ，病史等多種信息，人類隨著更多研究者加入這個領(lǐng)域，樣掌

研究團(tuán)隊(duì)還設(shè)想了更廣泛的應(yīng)用可能性
。而是密集的（每一步都有反饋）。

自動化標(biāo)注是一個重要的發(fā)展方向 
。

為了驗(yàn)證這些改進(jìn)的普適性