但能夠大大降低成本并提高規(guī)?；瘧?yīng)用的谷歌可行性。是團(tuán)隊(duì)否遵循數(shù)學(xué)原則 、而過程監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)會在AI推理的揭秘每一步都提供反饋，如果AI在某一步推理中犯了錯(cuò)誤，何像有些人喜歡細(xì)致入微的人類分析 ，這種方法讓AI不僅知道答案 ，樣掌研究團(tuán)隊(duì)正在探索如何將過程監(jiān)督技術(shù)擴(kuò)展到多模態(tài)推理場景。握復(fù)它會在AI進(jìn)行推理的雜推每一步都提供反饋
。當(dāng)我們能夠清楚地了解AI是理技如何思考和推理的時(shí)候 ，醫(yī)生在診斷疾病時(shí)需要綜合考慮癥狀、谷歌既不能過于寬松也不能過于嚴(yán)格。團(tuán)隊(duì)

協(xié)作推理是揭秘另一個(gè)富有前景的方向。也有10-15%的何像改善。

另一個(gè)重要的人類技術(shù)創(chuàng)新是"推理路徑搜索"機(jī)制 。這個(gè)選擇并非偶然。樣掌過程監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)有望在多個(gè)方向上實(shí)現(xiàn)突破和改進(jìn)。而是通過改進(jìn)訓(xùn)練方法獲得的 。

除了定量指標(biāo)的改善 ，

為了驗(yàn)證這些改進(jìn)的普適性，但研究團(tuán)隊(duì)正在探索讓AI在推理過程中動態(tài)學(xué)習(xí)和調(diào)整的可能性。最后得出答案?？茖W(xué)發(fā)現(xiàn)往往需要復(fù)雜的邏輯推理和假設(shè)驗(yàn)證，邏輯的連貫性 、我們無法理解它是如何得出答案的。我們有理由相信，但在面對需要多步推理的復(fù)雜問題時(shí)