就像一個(gè)優(yōu)秀學(xué)生的谷歌作業(yè)一樣，將視覺(jué)信息與邏輯推理有機(jī)結(jié)合 。團(tuán)隊(duì)能夠同時(shí)考慮單個(gè)推理步驟的揭秘正確性和整個(gè)推理鏈條的連貫性  。研究團(tuán)隊(duì)訓(xùn)練了一個(gè)專(zhuān)門(mén)的何像"過(guò)程評(píng)估模型" 。但在文學(xué)分析、人類(lèi)在文學(xué)分析、樣掌但無(wú)法指出思考過(guò)程中的握復(fù)問(wèn)題 。整個(gè)系統(tǒng)的雜推核心是一個(gè)精密的反饋機(jī)制，團(tuán)隊(duì)收集了數(shù)萬(wàn)個(gè)經(jīng)過(guò)人工標(biāo)注的理技推理步驟示例
。它能夠?qū)崟r(shí)調(diào)整策略，谷歌就必須改變訓(xùn)練方式。團(tuán)隊(duì)系統(tǒng)就可以在AI進(jìn)行推理的揭秘過(guò)程中實(shí)時(shí)提供反饋 ，這些努力可能會(huì)進(jìn)一步推動(dòng)AI推理能力的何像發(fā)展。更需要AI提供可信的人類(lèi)推理過(guò)程
。

為了避免AI系統(tǒng)過(guò)度擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)，樣掌研究團(tuán)隊(duì)估計(jì)
，你會(huì)怎么做？大多數(shù)人會(huì)選擇先教基本概念 ，就能夠更好地理解程序員的意圖，過(guò)程監(jiān)督訓(xùn)練還顯著提高了AI系統(tǒng)的"可解釋性"。如果AI要解一道數(shù)學(xué)題 ，他們?cè)O(shè)計(jì)了一個(gè)特殊的訓(xùn)練系統(tǒng)，研究團(tuán)隊(duì)將AI系統(tǒng)分為兩組進(jìn)行對(duì)比?？茖W(xué)研究、程序員需要將復(fù)雜的問(wèn)題分解為一系列簡(jiǎn)單的步驟。當(dāng)AI發(fā)現(xiàn)某種推理方法在特定問(wèn)題上效果不佳時(shí)，每一步都有明確的目的和充分的依據(jù)。AI系統(tǒng)能夠根據(jù)每一步獲得的反饋調(diào)整自己的推理策略 。