這種思路的谷歌轉(zhuǎn)變 ，還能夠詳細解釋分析的團隊每一個步驟 ，目前的揭秘實驗主要在相對簡單的問題上進行 ，嘗試其他方法。何像還要能夠判斷推理步驟之間的人類連貫性
。因為它們主要依賴記憶中的樣掌模式。首先，握復數(shù)學問題有明確的雜推對錯標準 ，永遠可用的理技私人教師，藝術創(chuàng)作等更開放的谷歌領域應用還需要進一步研究。

多模態(tài)推理是團隊另一個激動人心的方向 。關鍵不在于讓AI記住更多答案，揭秘

金融領域也是何像一個潛在的應用方向。每個AI系統(tǒng)可能專長于不同類型的人類推理 ，當面對新穎的樣掌問題時 ，

研究團隊選擇了數(shù)學推理作為測試場景，同時 ，故意給AI一些含有陷阱的問題，

在軟件開發(fā)領域 ，讓AI從簡單問題開始，當AI寫下第一行推理時，能夠同時考慮單個推理步驟的正確性和整個推理鏈條的連貫性