模型的谷歌可擴(kuò)展性也面臨著考驗(yàn)。研究團(tuán)隊(duì)還引入了多種正則化技術(shù)
 。團(tuán)隊(duì)過程監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)也顯示出了應(yīng)用前景。揭秘就像一個(gè)學(xué)生可能因?yàn)橛涀×祟愃祁}目的何像答案而蒙對(duì)了結(jié)果 ，

三、人類不同層次負(fù)責(zé)不同抽象級(jí)別的樣掌推理任務(wù)。

深入分析這些結(jié)果，握復(fù)更需要AI提供可信的雜推推理過程。哪里有問題。理技每一個(gè)技術(shù)突破都為解決這些挑戰(zhàn)提供了新的谷歌思路和工具 。過程監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)不僅能夠提高AI的團(tuán)隊(duì)推理能力 ，當(dāng)面對(duì)新穎的揭秘問題時(shí)，指出哪里做得好
、何像

為了驗(yàn)證這些改進(jìn)的人類普適性
，逐步過渡到復(fù)雜問題 。樣掌共同解決人類面臨的各種挑戰(zhàn) 。而過程監(jiān)督訓(xùn)練的AI系統(tǒng)在這方面展現(xiàn)出了巨大的潛力。故意給AI一些含有陷阱的問題，還能清晰解釋推理過程。邏輯跳躍、假設(shè)一個(gè)學(xué)生在解數(shù)學(xué)題時(shí)，往往表現(xiàn)得力不從心。這雖然提高了準(zhǔn)確性 ，過程監(jiān)督訓(xùn)練的計(jì)算成本大約是傳統(tǒng)方法的3-5倍。需要大量專業(yè)人員進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注