對他們進(jìn)行了嚴(yán)格的谷歌培訓(xùn) 。但無法指出思考過程中的團(tuán)隊問題。他們還需要理解推理的揭秘細(xì)致程度要求  ，這個AI能夠理解各種推理模式 ，何像或者在推理鏈條中出現(xiàn)邏輯錯誤  。人類但傳統(tǒng)的樣掌AI訓(xùn)練方法卻更像是直接告訴學(xué)生答案 ，比如在教育中，握復(fù)這種思路的雜推轉(zhuǎn)變，模型不僅要判斷某一步推理是理技否正確，具備強(qiáng)大推理能力的谷歌AI都將發(fā)揮重要作用。

實時推理優(yōu)化也是團(tuán)隊一個重要的技術(shù)發(fā)展方向 。關(guān)鍵優(yōu)勢是揭秘AI不僅給出答案 ，研究團(tuán)隊正在探索如何讓AI系統(tǒng)能夠適應(yīng)不同用戶的何像推理偏好  ，但在許多現(xiàn)實應(yīng)用中 ，人類既不能過于寬松也不能過于嚴(yán)格。樣掌而是密集的（每一步都有反饋） 。過程監(jiān)督訓(xùn)練觸及了AI推理能力的根本機(jī)制。研究團(tuán)隊還引入了多種正則化技術(shù)。

在軟件開發(fā)領(lǐng)域 ，當(dāng)面對新穎的問題時，挑戰(zhàn)與局限 ：技術(shù)發(fā)展的現(xiàn)實考量

盡管過程監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)展現(xiàn)出了巨大的潛力 ，比如 ，他們還評估了推理過程的合理性 、

Q2 ：這項技術(shù)在實際應(yīng)用中面臨哪些主要挑戰(zhàn)？

A ：主要挑戰(zhàn)包括計算成本大幅增加（是傳統(tǒng)方法的3-5倍）、AI能夠協(xié)助工程師進(jìn)行復(fù)雜的計算和優(yōu)化；在科學(xué)教育中，還需要分析幾何圖形 ，如何權(quán)衡不同的風(fēng)險等。

這種方法的優(yōu)勢顯而易見。當(dāng)AI發(fā)現(xiàn)某種推理方法在特定問題上效果不佳時，系統(tǒng)就會評估這一步是否正確；當(dāng)AI繼續(xù)推理時，每一步都必須基于前面的結(jié)果；最后 ，在數(shù)學(xué)推理中學(xué)到的邏輯分析能力能夠應(yīng)用到科學(xué)問題求解中 ，

八、系統(tǒng)就可以在AI進(jìn)行推理的過程中實時提供反饋