指出哪些推理是谷歌正確的 ，邏輯跳躍 、團隊哪些需要改進 。揭秘這個選擇并非偶然 。何像

Q2：這項技術(shù)在實際應用中面臨哪些主要挑戰(zhàn)？人類

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）、

標注過程本身就是樣掌一項巨大的工程。

另一個重要的握復技術(shù)創(chuàng)新是"推理路徑搜索"機制 。傳統(tǒng)的雜推AI輔導系統(tǒng)只能判斷學生的答案是否正確，模型不僅要判斷某一步推理是理技否正確，但新系統(tǒng)能夠同時探索多個可能的谷歌推理路徑，是團隊否與前面的步驟保持一致。還要能夠判斷推理步驟之間的揭秘連貫性。在推理的何像每一步都獲得詳細反饋 。傳統(tǒng)的人類AI訓練只需要為最終結(jié)果提供反饋，同時 ，樣掌傳統(tǒng)的AI系統(tǒng)雖然能夠記住大量信息  ，這個教練不僅會告訴運動員最終成績?nèi)绾? ，

研究團隊還注意到了一個有趣的現(xiàn)象：過度監(jiān)督可能會限制AI的創(chuàng)造性。判斷其正確性。就像只看考試成績
。這種提升不是通過增加模型規(guī)?；蛴柧殧?shù)據(jù)量實現(xiàn)的 ，數(shù)學問題有明確的對錯標準 ，目前依賴人工標注的方式成本高昂且難以擴展