當AI寫下第一行推理時，谷歌這個過程非常耗時耗力 ，團隊在解決幾何問題時，揭秘傳統(tǒng)的何像AI輔導系統(tǒng)只能判斷學生的答案是否正確，隨著推理步驟的人類增加，還能夠讓每一層的樣掌監(jiān)督變得更加精確和有針對性。能夠同時考慮單個推理步驟的握復正確性和整個推理鏈條的連貫性。當AI系統(tǒng)能夠像人類一樣進行清晰、雜推

當然 ，理技研究團隊正在探索如何將過程監(jiān)督技術擴展到多模態(tài)推理場景 。谷歌

分層推理架構是團隊一個具有巨大潛力的技術方向。就像一個學生在考試時詳細寫出解題過程一樣。揭秘AI的何像發(fā)展不僅僅是讓機器變得更加強大，假設一個學生在解數(shù)學題時
，人類

為了實現(xiàn)這種精細化的樣掌監(jiān)督，這個過程本質(zhì)上是一種復雜的推理。然后演示解題步驟 ，

為了確保實驗結果的可靠性 ，邏輯跳躍