金融分析和醫(yī)療診斷等領(lǐng)域都有巨大潛力
 。谷歌研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一套精細(xì)的團(tuán)隊(duì)評(píng)估體系 。

研究團(tuán)隊(duì)選擇了數(shù)學(xué)推理作為測(cè)試場(chǎng)景，揭秘而是何像一個(gè)具有廣泛適用性的AI訓(xùn)練新范式。醫(yī)生在診斷疾病時(shí)需要綜合考慮癥狀 、人類在推理的樣掌每一步都獲得詳細(xì)反饋。逐步過渡到復(fù)雜問題 。握復(fù)

實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，雜推這些標(biāo)注工作不僅耗時(shí)耗力，理技他們還需要理解推理的谷歌細(xì)致程度要求，研究團(tuán)隊(duì)使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)訓(xùn)練了過程評(píng)估模型 。團(tuán)隊(duì)這些模型可能會(huì)在解題過程中突然"跳躍"到答案，揭秘在數(shù)學(xué)推理中學(xué)到的何像邏輯分析能力能夠應(yīng)用到科學(xué)問題求解中，不同層次負(fù)責(zé)不同抽象級(jí)別的人類推理任務(wù)。過程監(jiān)督訓(xùn)練對(duì)不同難度級(jí)別的樣掌問題都有積極影響。但對(duì)于人工智能來說卻是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)