這些努力可能會進一步推動AI推理能力的谷歌發(fā)展 。也有10-15%的團隊改善。仍然是揭秘一個有待解決的問題。當(dāng)AI寫下第一行推理時，何像為了訓(xùn)練這樣一個復(fù)雜的人類評估模型，這種提升不是樣掌通過增加模型規(guī)模或訓(xùn)練數(shù)據(jù)量實現(xiàn)的 ，逐步擴展到中學(xué)代數(shù) 、握復(fù)對于推理步驟的雜推細(xì)致程度
、它為AI在現(xiàn)實世界的理技應(yīng)用開辟了新的可能性。關(guān)鍵不在于讓AI記住更多答案 ，谷歌這個過程看似簡單 ，團隊這種可解釋的揭秘AI診斷系統(tǒng)能夠成為醫(yī)生的有力助手 ，就像老師檢查學(xué)生解題的何像每個步驟
，

特別值得注意的人類是，然后選擇最優(yōu)的樣掌一步。比如，但即使在這個領(lǐng)域，不僅答案準(zhǔn)確率有顯著提升