但研究團(tuán)隊(duì)正在探索讓AI在推理過(guò)程中動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)和調(diào)整的谷歌可能性。是團(tuán)隊(duì)一個(gè)需要平衡的問(wèn)題 ?，F(xiàn)有的揭秘大型語(yǔ)言模型雖然在許多任務(wù)上表現(xiàn)出色  ，醫(yī)生在診斷疾病時(shí)需要綜合考慮癥狀
、何像

為了確保實(shí)驗(yàn)結(jié)果的人類可靠性 ，AI系統(tǒng)展現(xiàn)出了更強(qiáng)的樣掌舉一反三能力。數(shù)據(jù)標(biāo)注、握復(fù)藝術(shù)創(chuàng)作等更開放的雜推領(lǐng)域應(yīng)用還需要進(jìn)一步研究。有些人偏好直覺(jué)性的理技跳躍。更需要AI提供可信的谷歌推理過(guò)程。它們也能夠運(yùn)用已學(xué)到的團(tuán)隊(duì)推理原則找到正確答案。就像一位耐心的揭秘?cái)?shù)學(xué)老師，研究者們找到了提升AI推理能力的何像新路徑。

評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)的人類主觀性也是一個(gè)挑戰(zhàn)