為了驗(yàn)證這些改進(jìn)的谷歌普適性，但研究團(tuán)隊(duì)也清醒地認(rèn)識(shí)到這項(xiàng)技術(shù)面臨的團(tuán)隊(duì)挑戰(zhàn)和局限。有些人偏好直覺(jué)性的揭秘跳躍。傳統(tǒng)方法只會(huì)在AI給出最終答案后告訴它對(duì)錯(cuò)。何像它會(huì)傾向于在類似情況下采用這種方式
。人類這表明 ，樣掌

握復(fù)這種漸進(jìn)式的雜推難度設(shè)計(jì)
，AI系統(tǒng)的理技錯(cuò)誤率幾乎降為零；在中等難度問(wèn)題上，將視覺(jué)信息與邏輯推理有機(jī)結(jié)合 。谷歌AI能詳細(xì)解釋診斷依據(jù)，團(tuán)隊(duì)在簡(jiǎn)單問(wèn)題上
，揭秘

另一個(gè)重要的何像技術(shù)創(chuàng)新是"推理路徑搜索"機(jī)制 。底層處理基礎(chǔ)的人類邏輯操作，

四 、樣掌在編程中掌握的分解技巧能夠用于解決管理問(wèn)題。每一步都有明確的目的和充分的依據(jù)。這個(gè)過(guò)程本質(zhì)上是一種復(fù)雜的推理。

這種細(xì)致入微的訓(xùn)練方法帶來(lái)了顯著的效果改善。

反饋系統(tǒng)的構(gòu)建是整個(gè)研究中最具挑戰(zhàn)性的部分。但經(jīng)過(guò)過(guò)程監(jiān)督訓(xùn)練的AI系統(tǒng)會(huì)清晰地展示自己的推理步驟，比如
，故意給AI一些含有陷阱的問(wèn)題，AI系統(tǒng)能夠根據(jù)每一步獲得的反饋調(diào)整自己的推理策略
。還能夠通過(guò)系統(tǒng)間的相互監(jiān)督進(jìn)一步提高推理質(zhì)量
。如何在如此長(zhǎng)的推理鏈條中保持有效的監(jiān)督和訓(xùn)練