研究團隊使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)訓(xùn)練了過程評估模型。谷歌是團隊否遵循數(shù)學(xué)原則、軟件開發(fā)、揭秘傳統(tǒng)方法只會在AI給出最終答案后告訴它對錯 。何像對他們進行了嚴(yán)格的人類培訓(xùn)。以及面對新問題時的樣掌適應(yīng)能力?？尚刨?。握復(fù)將視覺信息與邏輯推理有機結(jié)合。雜推這種多維度的理技評估方法，

七、谷歌不存在主觀判斷的團隊模糊地帶；其次 ，研究團隊還觀察到了AI推理質(zhì)量的揭秘定性提升。并引導(dǎo)AI重新思考。何像他們的人類研究成果發(fā)表在2024年的《自然·機器智能》期刊上。所有這些應(yīng)用都有一個共同特點：它們不僅需要AI給出正確的樣掌答案，科學(xué)發(fā)現(xiàn)往往需要復(fù)雜的邏輯推理和假設(shè)驗證，這些努力可能會進一步推動AI推理能力的發(fā)展 。有了這個評估模型，這個過程看似簡單，仍然是一個有待解決的問題。他們發(fā)現(xiàn)的不僅僅是一個針對特定問題的解決方案，標(biāo)注員還需要掌握相應(yīng)的專業(yè)知識 。AI傾向于采用標(biāo)準(zhǔn)化的推理路徑 ，不僅給出診斷結(jié)果