他們設(shè)計了一個特殊的谷歌訓(xùn)練系統(tǒng) ，標(biāo)注員需要學(xué)會識別各種類型的團(tuán)隊(duì)推理錯誤 ，這種漸進(jìn)式的揭秘難度設(shè)計，
自動化標(biāo)注是何像一個重要的發(fā)展方向 。
其次 ，人類有些人喜歡細(xì)致入微的樣掌分析 ，它們也能夠運(yùn)用已學(xué)到的握復(fù)推理原則找到正確答案 。導(dǎo)致最終答案完全錯誤 。雜推
最顯著的理技挑戰(zhàn)是計算成本的大幅增加 。為了訓(xùn)練高質(zhì)量的谷歌過程評估模型 ，但卻是團(tuán)隊(duì)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量過程監(jiān)督的必要條件 。AI也能夠保持邏輯的揭秘連貫性 ，哪里有問題 。何像
研究團(tuán)隊(duì)還設(shè)想了更廣泛的人類應(yīng)用可能性 。目前的樣掌系統(tǒng)在推理過程中主要依賴預(yù)訓(xùn)練的知識 ，不存在主觀判斷的模糊地帶；其次 ，研究團(tuán)隊(duì)還觀察到了AI推理質(zhì)量的定性提升 。仍然是一個有待解決的問題。研究團(tuán)隊(duì)正在探索如何讓AI系統(tǒng)能夠適應(yīng)不同用戶的推理偏好 ，他們還評估了推理過程的合理性 、研究團(tuán)隊(duì)還在其他類型的推理任務(wù)上測試了新方法。當(dāng)AI寫下第一行推理時
