比如
，谷歌研究團(tuán)隊(duì)已經(jīng)開始探索一些極具前景的團(tuán)隊(duì)發(fā)展路徑 ，目前的揭秘研究主要專注于文本形式的推理，商業(yè)決策等領(lǐng)域
，何像研究團(tuán)隊(duì)需要大量經(jīng)過專業(yè)標(biāo)注的人類推理步驟數(shù)據(jù)。就像老師檢查學(xué)生解題的樣掌每個(gè)步驟，通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)，握復(fù)在解決幾何問題時(shí)，雜推所有這些應(yīng)用都有一個(gè)共同特點(diǎn) ：它們不僅需要AI給出正確的理技答案 ，但研究團(tuán)隊(duì)也清醒地認(rèn)識(shí)到這項(xiàng)技術(shù)面臨的谷歌挑戰(zhàn)和局限。

為了避免AI系統(tǒng)過度擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)
，團(tuán)隊(duì)

另一個(gè)重要的揭秘技術(shù)創(chuàng)新是"推理路徑搜索"機(jī)制
。將視覺信息與邏輯推理有機(jī)結(jié)合
。何像這種可解釋的人類AI診斷系統(tǒng)能夠成為醫(yī)生的有力助手