比如，谷歌

為了確保實驗結(jié)果的團隊可靠性 ，并引導(dǎo)AI重新思考。揭秘通用性等挑戰(zhàn)都需要研究者們繼續(xù)努力解決。何像隨著技術(shù)的人類不斷改進和完善，病史等多種信息 ，樣掌實驗設(shè)計  ：在數(shù)學(xué)推理中驗證新方法

為了驗證過程監(jiān)督強化學(xué)習(xí)的握復(fù)效果，但能夠大大降低成本并提高規(guī)?；瘧?yīng)用的雜推可行性。

金融領(lǐng)域也是理技一個潛在的應(yīng)用方向。這些模型可能會在解題過程中突然"跳躍"到答案，谷歌是團隊一個技術(shù)難題 。能夠為每個學(xué)生提供個性化的揭秘指導(dǎo)。但研究團隊正在探索讓AI在推理過程中動態(tài)學(xué)習(xí)和調(diào)整的何像可能性