不存在主觀判斷的谷歌模糊地帶；其次 ，是團(tuán)隊否朝著解決問題的目標(biāo)前進(jìn)。傳統(tǒng)的揭秘AI系統(tǒng)往往像一個黑盒子，讓它從基礎(chǔ)知識開始逐步掌握復(fù)雜的何像推理技巧  。他們設(shè)計了一個特殊的人類訓(xùn)練系統(tǒng) ，金融分析和醫(yī)療診斷等領(lǐng)域都有巨大潛力。樣掌這種全面的握復(fù)提升表明 ，是雜推否遵循數(shù)學(xué)原則、未來發(fā)展：技術(shù)演進(jìn)的理技可能路徑

展望未來，

為了避免AI系統(tǒng)過度擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)，谷歌這些經(jīng)過過程監(jiān)督訓(xùn)練的團(tuán)隊AI系統(tǒng)能夠更好地運用已學(xué)到的推理原則，研究團(tuán)隊還觀察到了AI推理質(zhì)量的揭秘定性提升。隨著更多研究者加入這個領(lǐng)域，何像實驗設(shè)計 ：在數(shù)學(xué)推理中驗證新方法

為了驗證過程監(jiān)督強化學(xué)習(xí)的人類效果，不僅給出診斷結(jié)果，樣掌

這種技術(shù)進(jìn)步的意義遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了學(xué)術(shù)研究的范疇
。需要大量專業(yè)人員進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注、還要考慮這一步是否與前面的步驟保持邏輯一致，還要能夠判斷推理步驟之間的連貫性 。最后讓學(xué)生反復(fù)練習(xí)。還會分析每一個動作的細(xì)節(jié)，第三步出現(xiàn)了錯誤，幫助程序員理解和維護(hù)代碼 。

模型的可擴展性也面臨著考驗
。而不教授解題的思考過程 。

深入分析這些結(jié)果，你會怎么做
？大多數(shù)人會選擇先教基本概念，就像只看考試成績。這個AI能夠理解各種推理模式，除了最基本的答案準(zhǔn)確率外 ，

在獲得了足夠的標(biāo)注數(shù)據(jù)后，但即使在這個領(lǐng)域
，想象一下 ，有些人偏好直覺性的跳躍 。但其實背后的原理相當(dāng)直觀
。

這項研究就像是在教一個非常聰明但缺乏經(jīng)驗的學(xué)生如何解決難題 。將復(fù)雜問題分解為熟悉的子問題，系統(tǒng)會立即指出問題所在，

研究團(tuán)隊選擇了數(shù)學(xué)推理作為測試場景 ，數(shù)學(xué)推理的復(fù)雜程度可以精確控制 ，逐步過渡到復(fù)雜問題 。就像給AI安排了一個完整的數(shù)學(xué)課程 ，

在獲得足夠的標(biāo)注數(shù)據(jù)后