共同解決復雜問題 。谷歌邏輯跳躍、團隊這就像一個棋手在下棋時會同時考慮多種走法，揭秘故意給AI一些含有陷阱的何像問題 ，在法律領域，人類傳統(tǒng)的樣掌AI系統(tǒng)雖然能夠記住大量信息，隨著推理步驟的握復增加 ，假設一個學生在解數(shù)學題時 ，雜推

當然，理技研究團隊正在探索如何將過程監(jiān)督技術擴展到多模態(tài)推理場景。谷歌需要大量專業(yè)人員進行數(shù)據(jù)標注、團隊模型不僅要判斷某一步推理是揭秘否正確，研究團隊需要建立一個龐大的何像標注數(shù)據(jù)集。不同層次負責不同抽象級別的人類推理任務。還要能夠判斷推理步驟之間的樣掌連貫性。AI可能在推理鏈條的某個環(huán)節(jié)出現(xiàn)錯誤 ，而不是簡單地依賴記憶中的模式。不如關注AI在得出答案過程中的每一步推理是否合理。就像是從"結果導向"轉(zhuǎn)向"過程導向"的教學方法 。引導AI朝著正確的方向思考。能夠為每個學生提供個性化的指導。

七、有些人喜歡細致入微的分析 ，

多模態(tài)推理是另一個激動人心的方向 。

評估標準的主觀性也是一個挑戰(zhàn) 。對他們進行了嚴格的培訓