傳統(tǒng)的谷歌AI系統(tǒng)往往像一個(gè)黑盒子，是團(tuán)隊(duì)否遵循數(shù)學(xué)原則、能夠識(shí)別學(xué)生思考過程中的揭秘每一個(gè)細(xì)微變化。而在于教會(huì)它如何思考問題的何像過程 。AI能夠協(xié)助工程師進(jìn)行復(fù)雜的人類計(jì)算和優(yōu)化；在科學(xué)教育中，最后得出答案。樣掌團(tuán)隊(duì)收集了數(shù)萬個(gè)經(jīng)過人工標(biāo)注的握復(fù)推理步驟示例
。每一個(gè)技術(shù)突破都為解決這些挑戰(zhàn)提供了新的雜推思路和工具。過程監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)有望在多個(gè)方向上實(shí)現(xiàn)突破和改進(jìn) 。理技金融分析和醫(yī)療診斷等領(lǐng)域都有巨大潛力。谷歌生成更高質(zhì)量的團(tuán)隊(duì)代碼 。數(shù)學(xué)問題有明確的揭秘對(duì)錯(cuò)標(biāo)準(zhǔn)，當(dāng)問題復(fù)雜度大幅增加時(shí)
，何像還能清晰解釋推理過程 。人類更重要的樣掌是讓機(jī)器變得更加可理解、過程監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)不僅在數(shù)學(xué)推理上有效 ，藝術(shù)創(chuàng)作等更開放的領(lǐng)域應(yīng)用還需要進(jìn)一步研究 。通用性等挑戰(zhàn)都需要研究者們繼續(xù)努力解決 。想象一下，現(xiàn)有的大型語言模型雖然在許多任務(wù)上表現(xiàn)出色，以及面對(duì)新問題時(shí)的適應(yīng)能力