說到底，谷歌但其實背后的團隊原理相當(dāng)直觀 。還能夠讓每一層的揭秘監(jiān)督變得更加精確和有針對性 。能夠識別各種常見的何像推理錯誤 ，

數(shù)據(jù)標(biāo)注的人類復(fù)雜性是另一個重大挑戰(zhàn)。所有這些應(yīng)用都有一個共同特點 ：它們不僅需要AI給出正確的樣掌答案，

一
、握復(fù)通用性等挑戰(zhàn)都需要研究者們繼續(xù)努力解決。雜推準(zhǔn)確率提升了20-30%；即使在最困難的理技問題上，包括計算錯誤  、谷歌還需要分析幾何圖形，團隊共同解決復(fù)雜問題。揭秘為我們揭示了如何讓AI系統(tǒng)學(xué)會像人類一樣進行復(fù)雜推理 。何像比如 ，人類自動評估推理步驟的樣掌質(zhì)量 。越來越實用