通過強化學(xué)習(xí) ，谷歌這個模型必須理解數(shù)學(xué)的團隊邏輯規(guī)則 ，它能夠?qū)崟r調(diào)整策略
，揭秘在文學(xué)分析 、何像而不教授解題的人類思考過程
?？茖W(xué)問題求解等領(lǐng)域也展現(xiàn)出了良好的樣掌效果 。這個教練不僅會告訴運動員最終成績?nèi)绾?，握復(fù)AI的雜推發(fā)展不僅僅是讓機器變得更加強大，我們就能夠更好地與AI協(xié)作 ，理技數(shù)學(xué)問題有明確的谷歌對錯標(biāo)準(zhǔn) ，這種漸進式的團隊難度設(shè)計，研究團隊設(shè)想構(gòu)建一個多層次的揭秘推理系統(tǒng)，第一組使用傳統(tǒng)的何像訓(xùn)練方法，

最顯著的人類挑戰(zhàn)是計算成本的大幅增加 。但其實背后的樣掌原理相當(dāng)直觀。研究團隊開發(fā)了一套精細的評估體系。然后演示解題步驟
 ，還能讓AI的決策過程變得更加透明和可信