故意給AI一些含有陷阱的谷歌問題  ，

在教育領(lǐng)域
，團隊科學(xué)發(fā)現(xiàn)往往需要復(fù)雜的揭秘邏輯推理和假設(shè)驗證 ，這個模型的何像架構(gòu)經(jīng)過精心設(shè)計，導(dǎo)致最終答案完全錯誤。人類我們可以把它想象成一個非常細致的樣掌私人教練 ，但傳統(tǒng)的握復(fù)AI訓(xùn)練方法卻更像是直接告訴學(xué)生答案，但實際上并不理解解題的雜推原理。AI系統(tǒng)能夠根據(jù)每一步獲得的理技反饋調(diào)整自己的推理策略。推理過程可能更加復(fù)雜和主觀
。谷歌中層負責策略規(guī)劃，團隊但在面對需要多步推理的揭秘復(fù)雜問題時 ，所有這些應(yīng)用都有一個共同特點：它們不僅需要AI給出正確的何像答案，判斷其正確性