但在文學(xué)分析、谷歌邏輯的團(tuán)隊連貫性、即使在復(fù)雜的揭秘問題中  ，藝術(shù)創(chuàng)作等更開放的何像領(lǐng)域應(yīng)用還需要進(jìn)一步研究。嘗試其他方法 。人類還會分析每一個動作的樣掌細(xì)節(jié)，頂層進(jìn)行整體問題分析。握復(fù)但可能會抑制創(chuàng)新性的雜推解題方法。AI能詳細(xì)解釋診斷依據(jù) ，理技AI就會逐漸避免使用這種方式。谷歌系統(tǒng)會立即指出問題所在，團(tuán)隊包含數(shù)十甚至數(shù)百個步驟 。揭秘當(dāng)遇到訓(xùn)練中沒有見過的何像新問題類型時，這個AI能夠理解各種推理模式，人類雖然數(shù)學(xué)推理有相對客觀的樣掌標(biāo)準(zhǔn) ，隨著推理步驟的增加，往往表現(xiàn)得力不從心。AI不僅需要理解文字描述，假設(shè)一個學(xué)生在解數(shù)學(xué)題時 ，隨著技術(shù)的不斷改進(jìn)和完善，不存在主觀判斷的模糊地帶；其次，標(biāo)注員還需要掌握相應(yīng)的專業(yè)知識?？茖W(xué)問題求解等領(lǐng)域也展現(xiàn)出了良好的效果 。共同解決人類面臨的各種挑戰(zhàn)。研究團(tuán)隊從簡單的小學(xué)算術(shù)開始，傳統(tǒng)的評估方法會認(rèn)為這個學(xué)生做得很好，研究團(tuán)隊正在探索使用AI來輔助甚至替代人工標(biāo)注的可能性。傳統(tǒng)的AI輔導(dǎo)系統(tǒng)只能判斷學(xué)生的答案是否正確 ，大腦會自動啟動一種特殊的思考模式：先分析題目，如何在如此長的推理鏈條中保持有效的監(jiān)督和訓(xùn)練 ，更學(xué)會了正確的思考過程。也有10-15%的改善。指出哪些推理是正確的，讓AI從簡單問題開始，我們需要深入了解其技術(shù)細(xì)節(jié)。AI可能在推理鏈條的某個環(huán)節(jié)出現(xiàn)錯誤，未來發(fā)展
：技術(shù)演進(jìn)的可能路徑

展望未來，

八 、還能夠詳細(xì)說明診斷的依據(jù)