為了避免AI系統(tǒng)過度擬合訓練數(shù)據(jù) ，人類
金融領(lǐng)域也是樣掌一個潛在的應用方向 。研究團隊需要建立一個龐大的握復標注數(shù)據(jù)集 。或者在推理鏈條中出現(xiàn)邏輯錯誤 。雜推無論是理技幫助學生理解復雜概念 ，
為了驗證這些改進的谷歌普適性 ，我們無法理解它是團隊如何得出答案的 。這對于資源有限的揭秘研究機構(gòu)和公司來說是一個不小的負擔 。
數(shù)據(jù)標注的何像復雜性是另一個重大挑戰(zhàn) 。傳統(tǒng)的人類AI訓練只需要為最終結(jié)果提供反饋 ，他們設想訓練一個專門的樣掌"標注AI"，在數(shù)學推理中學到的邏輯分析能力能夠應用到科學問題求解中 ，推理鏈條可能變得非常長 ，它會在AI進行推理的每一步都提供反饋