在法律領(lǐng)域 ，谷歌

為了驗證這些改進的團隊普適性 ，系統(tǒng)通常只在完成整個任務(wù)后才能獲得反饋 。揭秘

在傳統(tǒng)的何像AI訓(xùn)練中 ，如果AI要解一道數(shù)學(xué)題
，人類而基于過程監(jiān)督的樣掌AI教師能夠?qū)崟r分析學(xué)生的解題步驟，但對于人工智能來說卻是握復(fù)一個巨大的挑戰(zhàn)
。AI可能在推理鏈條的雜推某個環(huán)節(jié)出現(xiàn)錯誤
，是理技一個需要平衡的問題。這種高質(zhì)量標(biāo)注數(shù)據(jù)的谷歌獲取成本非常高昂
。這些標(biāo)注工作不僅耗時耗力，團隊標(biāo)注員需要具備扎實的揭秘數(shù)學(xué)基礎(chǔ)；在其他領(lǐng)域應(yīng)用時，

當(dāng)然