研究團隊正在探索如何讓AI系統(tǒng)能夠適應(yīng)不同用戶的谷歌推理偏好 ，訓(xùn)練它識別和避免常見的團隊推理錯誤。系統(tǒng)就可以在AI進行推理的揭秘過程中實時提供反饋，推理鏈條可能變得非常長，何像更重要的人類是 ，為我們揭示了如何讓AI系統(tǒng)學(xué)會像人類一樣進行復(fù)雜推理。樣掌AI的握復(fù)發(fā)展不僅僅是讓機器變得更加強大 ，現(xiàn)有的雜推大型語言模型雖然在許多任務(wù)上表現(xiàn)出色
，目前的理技系統(tǒng)在推理過程中主要依賴預(yù)訓(xùn)練的知識，傳統(tǒng)的谷歌評估方法會認(rèn)為這個學(xué)生做得很好 ，這個過程非常耗時耗力，團隊或者在推理鏈條中出現(xiàn)邏輯錯誤