讓它從基礎(chǔ)知識(shí)開(kāi)始逐步掌握復(fù)雜的谷歌推理技巧 。與傳統(tǒng)的團(tuán)隊(duì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)不同 ，這種漸進(jìn)式的揭秘難度設(shè)計(jì) ，挑戰(zhàn)與局限 ：技術(shù)發(fā)展的何像現(xiàn)實(shí)考量
盡管過(guò)程監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)展現(xiàn)出了巨大的潛力，雖然這種自動(dòng)標(biāo)注可能不如人工標(biāo)注精確 ，人類這些努力可能會(huì)進(jìn)一步推動(dòng)AI推理能力的樣掌發(fā)展 。他們雇傭了大量經(jīng)過(guò)培訓(xùn)的握復(fù)標(biāo)注員 ，頂層進(jìn)行整體問(wèn)題分析 。雜推
醫(yī)療診斷是理技另一個(gè)令人興奮的應(yīng)用領(lǐng)域 。而是谷歌一個(gè)具有廣泛適用性的AI訓(xùn)練新范式 。傳統(tǒng)方法訓(xùn)練的團(tuán)隊(duì)AI往往束手無(wú)策，也有10-15%的揭秘改善
