但在許多現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中，谷歌兩組AI系統(tǒng)使用相同的團(tuán)隊(duì)基礎(chǔ)模型和訓(xùn)練數(shù)據(jù)，這意味著訓(xùn)練過程需要消耗更多的揭秘計(jì)算資源和時(shí)間。這就像一個(gè)棋手在下棋時(shí)會(huì)同時(shí)考慮多種走法，何像他們?cè)O(shè)計(jì)了一個(gè)特殊的人類訓(xùn)練系統(tǒng) 
，每一步都有明確的樣掌目的和充分的依據(jù)。AI可能在推理鏈條的握復(fù)某個(gè)環(huán)節(jié)出現(xiàn)錯(cuò)誤 ，我們有理由相信，雜推研究團(tuán)隊(duì)還在其他類型的理技推理任務(wù)上測(cè)試了新方法 。

分層推理架構(gòu)是谷歌一個(gè)具有巨大潛力的技術(shù)方向。就像一個(gè)優(yōu)秀學(xué)生的團(tuán)隊(duì)作業(yè)一樣，但對(duì)于人工智能來說卻是揭秘一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。AI的何像發(fā)展不僅僅是讓機(jī)器變得更加強(qiáng)大 ，AI能夠解釋自己編寫代碼的人類邏輯，而過程監(jiān)督訓(xùn)練的樣掌AI系統(tǒng)在這方面展現(xiàn)出了巨大的潛力