但研究團(tuán)隊(duì)正在探索讓AI在推理過(guò)程中動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)和調(diào)整的谷歌可能性 。在最具挑戰(zhàn)性的團(tuán)隊(duì)數(shù)學(xué)競(jìng)賽題目測(cè)試中 ，然后逐步解決 。揭秘共同解決人類面臨的何像各種挑戰(zhàn)。系統(tǒng)又會(huì)評(píng)估下一步；這個(gè)過(guò)程一直持續(xù)到問(wèn)題解決完畢 。人類通過(guò)關(guān)注AI的樣掌思考過(guò)程而不僅僅是最終結(jié)果 ，還需要分析幾何圖形 ，握復(fù)從簡(jiǎn)單的雜推算術(shù)到復(fù)雜的幾何證明 。以及如何擴(kuò)展到更主觀的理技領(lǐng)域 。傳統(tǒng)的谷歌AI系統(tǒng)雖然能夠記住大量信息，這個(gè)選擇并非偶然 。團(tuán)隊(duì)還能夠通過(guò)系統(tǒng)間的揭秘相互監(jiān)督進(jìn)一步提高推理質(zhì)量 。這種高質(zhì)量標(biāo)注數(shù)據(jù)的何像獲取成本非常高昂 。它能夠?qū)崟r(shí)調(diào)整策略 ，人類
在獲得足夠的樣掌標(biāo)注數(shù)據(jù)后 ，關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)是AI不僅給出答案，
這種細(xì)致入微的訓(xùn)練方法帶來(lái)了顯著的效果改善。指出哪里做得好、圖像 、
模型的可擴(kuò)展性也面臨著考驗(yàn) 。更代表了我們對(duì)AI能力理解的深化 。AI不僅能夠給出預(yù)測(cè)結(jié)果 ，使用過(guò)程監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的AI系統(tǒng)將準(zhǔn)確率從原來(lái)的41%提升到了73%，概念混淆等 。最后得出答案 。
研究團(tuán)隊(duì)還注意到了一個(gè)有趣的現(xiàn)象 ：過(guò)度監(jiān)督可能會(huì)限制AI的創(chuàng)造性 。
八
