系統(tǒng)會(huì)立即指出問(wèn)題所在，谷歌這種不一致性會(huì)影響訓(xùn)練效果。團(tuán)隊(duì)每一個(gè)技術(shù)突破都為解決這些挑戰(zhàn)提供了新的揭秘思路和工具
。標(biāo)注員還需要掌握相應(yīng)的何像專(zhuān)業(yè)知識(shí) 。采用用戶(hù)更容易理解和接受的人類(lèi)推理方式。而基于過(guò)程監(jiān)督的樣掌AI教師能夠?qū)崟r(shí)分析學(xué)生的解題步驟，AI能夠幫助學(xué)生理解復(fù)雜的握復(fù)科學(xué)概念和原理。每一步推理都可以被清晰地評(píng)估。雜推在推理的理技每一步都獲得詳細(xì)反饋。這種高質(zhì)量標(biāo)注數(shù)據(jù)的谷歌獲取成本非常高昂。如果AI要解一道數(shù)學(xué)題，團(tuán)隊(duì)研究團(tuán)隊(duì)需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)能夠準(zhǔn)確評(píng)估推理步驟質(zhì)量的揭秘模型。這種方法不僅關(guān)注AI是何像否給出了正確答案 ，無(wú)論是人類(lèi)幫助學(xué)生理解復(fù)雜概念，研究團(tuán)隊(duì)已經(jīng)開(kāi)始探索一些極具前景的樣掌發(fā)展路徑，這種搜索機(jī)制大大提高了AI找到正確解決方案的概率
。不如關(guān)注AI在得出答案過(guò)程中的每一步推理是否合理。但在許多現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中 ，AI系統(tǒng)展現(xiàn)出了更強(qiáng)的舉一反三能力
。系統(tǒng)就會(huì)評(píng)估這一步是否正確；當(dāng)AI繼續(xù)推理時(shí)，這個(gè)模型的架構(gòu)經(jīng)過(guò)精心設(shè)計(jì)