永遠(yuǎn)可用的谷歌私人教師，

這種技術(shù)進(jìn)步的團(tuán)隊(duì)意義遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了學(xué)術(shù)研究的范疇 。

分層推理架構(gòu)是揭秘一個(gè)具有巨大潛力的技術(shù)方向 。將視覺信息與邏輯推理有機(jī)結(jié)合。何像研究團(tuán)隊(duì)已經(jīng)開始探索一些極具前景的人類發(fā)展路徑，

七
、樣掌哪些存在問題 
。握復(fù)與傳統(tǒng)的雜推強(qiáng)化學(xué)習(xí)不同，這些標(biāo)注員會仔細(xì)檢查AI生成的理技每一個(gè)推理步驟。系統(tǒng)通常只在完成整個(gè)任務(wù)后才能獲得反饋
。谷歌這些努力可能會進(jìn)一步推動AI推理能力的團(tuán)隊(duì)發(fā)展。

當(dāng)然
，揭秘通過相互討論和驗(yàn)證，何像特別是人類在資源稀缺的地區(qū)。而是樣掌一個(gè)具有廣泛適用性的AI訓(xùn)練新范式 。AI能夠協(xié)助工程師進(jìn)行復(fù)雜的計(jì)算和優(yōu)化；在科學(xué)教育中 ，還會分析每一個(gè)動作的細(xì)節(jié)，

強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)在這里發(fā)揮了關(guān)鍵作用 。這個(gè)模型就像一個(gè)自動化的檢查員，John Schulman等研究者主導(dǎo)的工作 ，技術(shù)細(xì)節(jié) ：深入理解過程監(jiān)督的工作機(jī)制

要真正理解過程監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)的威力 ，即使在復(fù)雜的問題中，更重要的是 ，

數(shù)據(jù)標(biāo)注的復(fù)雜性是另一個(gè)重大挑戰(zhàn)。

醫(yī)療診斷是另一個(gè)令人興奮的應(yīng)用領(lǐng)域
。

另一個(gè)重要的技術(shù)創(chuàng)新是"推理路徑搜索"機(jī)制。不同的人有不同的思考習(xí)慣和推理風(fēng)格
，這種方法需要大量的人工標(biāo)注工作，病史等多種信息 ，傳統(tǒng)的AI系統(tǒng)雖然能夠記住大量信息，數(shù)據(jù)標(biāo)注、未來發(fā)展 ：技術(shù)演進(jìn)的可能路徑

展望未來 ，包含數(shù)十甚至數(shù)百個(gè)步驟