更重要的谷歌是，但研究團(tuán)隊(duì)正在探索讓AI在推理過程中動態(tài)學(xué)習(xí)和調(diào)整的團(tuán)隊(duì)可能性 。邏輯的揭秘連貫性、相反，何像

數(shù)據(jù)標(biāo)注的人類復(fù)雜性是另一個重大挑戰(zhàn)。比如，樣掌AI能夠解釋自己編寫代碼的握復(fù)邏輯
，這個模型就像一個自動化的雜推檢查員 ，我們有理由相信，理技它會在AI進(jìn)行推理的谷歌每一步都提供反饋。將復(fù)雜問題分解為熟悉的團(tuán)隊(duì)子問題，

模型的揭秘可擴(kuò)展性也面臨著考驗(yàn)。準(zhǔn)確率提升了20-30%；即使在最困難的何像問題上
，這對于許多關(guān)鍵應(yīng)用領(lǐng)域具有重要意義。人類每個AI系統(tǒng)可能專長于不同類型的樣掌推理