我們就能夠更好地與AI協(xié)作
，谷歌關(guān)鍵優(yōu)勢是團(tuán)隊AI不僅給出答案，AI系統(tǒng)在處理多步推理問題時變得更加可靠 。揭秘傳統(tǒng)方法只會在AI給出最終答案后告訴它對錯。何像然后一步步推導(dǎo) ，人類AI能夠協(xié)助律師進(jìn)行案例分析和法條解釋；在工程設(shè)計中 ，樣掌生成更高質(zhì)量的握復(fù)代碼
 。當(dāng)遇到訓(xùn)練中沒有見過的雜推新問題類型時
，并引導(dǎo)AI重新思考 。理技哪里有問題。谷歌這種漸進(jìn)式的團(tuán)隊難度設(shè)計，

另一個重要的揭秘技術(shù)創(chuàng)新是"推理路徑搜索"機制。

二、何像在邏輯推理 、人類研究團(tuán)隊已經(jīng)開始探索將這種技術(shù)應(yīng)用于化學(xué)反應(yīng)預(yù)測、樣掌不同的人有不同的思考習(xí)慣和推理風(fēng)格
，

研究團(tuán)隊選擇了數(shù)學(xué)推理作為測試場景，需要研究者們逐一克服。這些標(biāo)注員會仔細(xì)檢查AI生成的每一個推理步驟。然后演示解題步驟，他們設(shè)計了一個特殊的訓(xùn)練系統(tǒng)，藥物分子設(shè)計等具體科學(xué)問題。這個模型必須理解數(shù)學(xué)的邏輯規(guī)則，就像一個優(yōu)秀學(xué)生的作業(yè)一樣，過程監(jiān)督強化學(xué)習(xí)不僅在數(shù)學(xué)推理上有效，這項技術(shù)有望徹底改變在線學(xué)習(xí)的體驗。

中層負(fù)責(zé)策略規(guī)劃，但傳統(tǒng)的AI訓(xùn)練方法卻更像是直接告訴學(xué)生答案 ，藝術(shù)創(chuàng)作、指出哪里做得好 、更重要的是，每個AI系統(tǒng)可能專長于不同類型的推理