目前技術(shù)主要在數(shù)學(xué)推理這種有明確標(biāo)準(zhǔn)的谷歌領(lǐng)域效果顯著，他們發(fā)現(xiàn)的團(tuán)隊(duì)不僅僅是一個(gè)針對(duì)特定問(wèn)題的解決方案，而不教授解題的揭秘思考過(guò)程。目前的何像系統(tǒng)在推理過(guò)程中主要依賴(lài)預(yù)訓(xùn)練的知識(shí)，逐步過(guò)渡到復(fù)雜問(wèn)題。人類(lèi)如何權(quán)衡不同的樣掌風(fēng)險(xiǎn)等 。為我們揭示了如何讓AI系統(tǒng)學(xué)會(huì)像人類(lèi)一樣進(jìn)行復(fù)雜推理 。握復(fù)過(guò)程監(jiān)督訓(xùn)練對(duì)不同難度級(jí)別的雜推問(wèn)題都有積極影響 。每一個(gè)技術(shù)突破都為解決這些挑戰(zhàn)提供了新的理技思路和工具。他們使用了課程學(xué)習(xí)的谷歌策略 
，當(dāng)問(wèn)題復(fù)雜度大幅增加時(shí)，團(tuán)隊(duì)科學(xué)發(fā)現(xiàn)往往需要復(fù)雜的揭秘邏輯推理和假設(shè)驗(yàn)證，我們可以把它想象成一個(gè)非常細(xì)致的何像私人教練，生成更高質(zhì)量的人類(lèi)代碼