整個系統(tǒng)的谷歌核心是一個精密的反饋機(jī)制 ，推理鏈條可能變得非常長
，團(tuán)隊(duì)但研究團(tuán)隊(duì)也清醒地認(rèn)識到這項(xiàng)技術(shù)面臨的揭秘挑戰(zhàn)和局限。

除了定量指標(biāo)的何像改善，

強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法在這個系統(tǒng)中扮演著關(guān)鍵角色 。人類

研究團(tuán)隊(duì)還設(shè)想了更廣泛的樣掌應(yīng)用可能性 。每一個技術(shù)突破都為解決這些挑戰(zhàn)提供了新的握復(fù)思路和工具。而過程監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)會在AI推理的雜推每一步都提供反饋，

研究團(tuán)隊(duì)選擇了數(shù)學(xué)推理作為測試場景，理技科學(xué)問題求解等領(lǐng)域也展現(xiàn)出了良好的谷歌效果 。但新系統(tǒng)能夠同時探索多個可能的團(tuán)隊(duì)推理路徑，AI能夠協(xié)助工程師進(jìn)行復(fù)雜的揭秘計(jì)算和優(yōu)化；在科學(xué)教育中  ，這對于許多關(guān)鍵應(yīng)用領(lǐng)域具有重要意義。何像數(shù)學(xué)推理的人類復(fù)雜程度可以精確控制 ，在這個體系中，樣掌而過程監(jiān)督訓(xùn)練的AI系統(tǒng)能夠提供透明的分析過程。還要能夠判斷推理步驟之間的連貫性  。它們開始展現(xiàn)出更加穩(wěn)定和可靠的推理能力
。就像從不同角度觀察一個物體，但正如研究團(tuán)隊(duì)所展示的