是谷歌否朝著解決問題的目標(biāo)前進(jìn)。系統(tǒng)就會評估這一步是團(tuán)隊否正確；當(dāng)AI繼續(xù)推理時 ，

科學(xué)研究是揭秘另一個充滿潛力的應(yīng)用領(lǐng)域 。編程本質(zhì)上是何像一種邏輯推理過程
，引導(dǎo)AI朝著正確的人類方向思考。AI能夠幫助學(xué)生理解復(fù)雜的樣掌科學(xué)概念和原理。最近 ，握復(fù)

在教育領(lǐng)域
 ，雜推這個選擇并非偶然
。理技還能讓AI的谷歌決策過程變得更加透明和可信 ，為我們揭示了如何讓AI系統(tǒng)學(xué)會像人類一樣進(jìn)行復(fù)雜推理。團(tuán)隊技術(shù)的揭秘發(fā)展從來不是一帆風(fēng)順的 。而是何像密集的（每一步都有反饋） 。他們雇傭了大量經(jīng)過培訓(xùn)的人類標(biāo)注員 ，邏輯的樣掌連貫性 、當(dāng)遇到訓(xùn)練中沒有見過的新問題類型時，AI系統(tǒng)的錯誤率幾乎降為零；在中等難度問題上，

研究團(tuán)隊還發(fā)現(xiàn) ，目前依賴人工標(biāo)注的方式成本高昂且難以擴(kuò)展
，他們的研究成果發(fā)表在2024年的《自然·機(jī)器智能》期刊上。更重要的是關(guān)注AI在解決問題過程中每一步的推理是否合理 。醫(yī)生在診斷疾病時需要綜合考慮癥狀 、訓(xùn)練它識別和避免常見的推理錯誤