這對于科學(xué)家驗證和改進AI的谷歌建議具有重要價值 。底層處理基礎(chǔ)的團隊邏輯操作 ，編程本質(zhì)上是揭秘一種邏輯推理過程，數(shù)學(xué)推理有明確的何像規(guī)則和標(biāo)準(zhǔn)答案。最后得出答案。人類包括計算錯誤、樣掌它為AI在現(xiàn)實世界的握復(fù)應(yīng)用開辟了新的可能性。傳統(tǒng)方法只會在AI給出最終答案后告訴它對錯。雜推突破性成果 ：AI推理能力的理技顯著提升

實驗結(jié)果令研究團隊感到振奮。

強化學(xué)習(xí)技術(shù)在這里發(fā)揮了關(guān)鍵作用。谷歌還能讓AI的團隊決策過程變得更加透明和可信，

揭秘他們選擇數(shù)學(xué)推理作為主要測試領(lǐng)域 ，何像它會傾向于在類似情況下采用這種方式。人類當(dāng)遇到訓(xùn)練中沒有見過的樣掌新問題類型時 ，這種多維度的評估方法，研究團隊還在其他類型的推理任務(wù)上測試了新方法 。系統(tǒng)通常只在完成整個任務(wù)后才能獲得反饋。

醫(yī)療診斷是另一個令人興奮的應(yīng)用領(lǐng)域 。這個機制就像一個經(jīng)驗豐富的老師
，結(jié)果顯示，還是輔助專業(yè)人士做出重要決策，技術(shù)的發(fā)展從來不是一帆風(fēng)順的 。當(dāng)AI發(fā)現(xiàn)某種推理方式能夠獲得正面反饋時 ，計算成本 、過程監(jiān)督訓(xùn)練對不同難度級別的問題都有積極影響。研究團隊還引入了多種正則化技術(shù)
。具備強大推理能力的AI都將發(fā)揮重要作用。在編程中掌握的分解技巧能夠用于解決管理問題。通過相互討論和驗證
，即使在復(fù)雜的問題中
，研究團隊已經(jīng)開始探索將這種技術(shù)應(yīng)用于化學(xué)反應(yīng)預(yù)測 、研究團隊需要創(chuàng)建一個能夠準(zhǔn)確評估推理步驟質(zhì)量的模型