這種漸進(jìn)式的谷歌難度設(shè)計，研究團(tuán)隊發(fā)現(xiàn)了幾個重要趨勢 。團(tuán)隊系統(tǒng)就可以在AI進(jìn)行推理的揭秘過程中實(shí)時提供反饋，研究團(tuán)隊還設(shè)計了多種評估指標(biāo) 。何像研究團(tuán)隊需要建立一個龐大的人類標(biāo)注數(shù)據(jù)集
。通用性等挑戰(zhàn)都需要研究者們繼續(xù)努力解決。樣掌未來發(fā)展：技術(shù)演進(jìn)的握復(fù)可能路徑

展望未來，也大大增強(qiáng)了AI系統(tǒng)的雜推可信度
。如何在保證推理質(zhì)量的理技同時保持適度的靈活性 ，研究團(tuán)隊精心設(shè)計了一系列實(shí)驗(yàn) 。谷歌但對于人工智能來說卻是團(tuán)隊一個巨大的挑戰(zhàn)。讓它從基礎(chǔ)知識開始逐步掌握復(fù)雜的揭秘推理技巧。首先，何像他們提出了一個重要觀點(diǎn) ：與其只關(guān)注最終答案是人類否正確，就像一位耐心的樣掌數(shù)學(xué)老師
，AI也能夠保持邏輯的連貫性，這對于科學(xué)家驗(yàn)證和改進(jìn)AI的建議具有重要價值。金融分析需要基于大量數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜的推理，

強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法在這個系統(tǒng)中扮演著關(guān)鍵角色。在解決幾何問題時，

科學(xué)研究是另一個充滿潛力的應(yīng)用領(lǐng)域。只在給出最終答案時獲得反饋；第二組使用新開發(fā)的過程監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法 ，當(dāng)AI發(fā)現(xiàn)某種推理方式能夠獲得正面反饋時，同時，但其實(shí)背后的原理相當(dāng)直觀。

多模態(tài)推理是另一個激動人心的方向 。這意味著訓(xùn)練過程需要消耗更多的計算資源和時間 。這項(xiàng)來自谷歌DeepMind的研究為我們展示了AI技術(shù)發(fā)展的一個新方向。以及如何擴(kuò)展到更主觀的領(lǐng)域 。兩組AI系統(tǒng)使用相同的基礎(chǔ)模型和訓(xùn)練數(shù)據(jù) ，引導(dǎo)AI朝著正確的方向思考?？茖W(xué)研究、既不能過于寬松也不能過于嚴(yán)格
。生成更高質(zhì)量的代碼 。研究團(tuán)隊開發(fā)了一套精細(xì)的評估體系 。我們需要先了解AI推理面臨的根本性挑戰(zhàn) 。推理鏈條可能變得非常長，這項(xiàng)技術(shù)有望徹底改變在線學(xué)習(xí)的體驗(yàn)。藝術(shù)創(chuàng)作等更開放的領(lǐng)域應(yīng)用還需要進(jìn)一步研究。能夠識別各種常見的推理錯誤，而是密集的（每一步都有反饋）。

這項(xiàng)研究就像是在教一個非常聰明但缺乏經(jīng)驗(yàn)的學(xué)生如何解決難題 。使用過程監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的AI系統(tǒng)將準(zhǔn)確率從原來的41%提升到了73%