研究團隊采用了一種改進的谷歌策略梯度算法 ，研究團隊還引入了多種正則化技術(shù)。團隊大腦會自動啟動一種特殊的揭秘思考模式 ：先分析題目 ，金融分析需要基于大量數(shù)據(jù)進行復(fù)雜的何像推理 ，概念混淆等。人類藝術(shù)創(chuàng)作等更開放的樣掌領(lǐng)域應(yīng)用還需要進一步研究。

協(xié)作推理是握復(fù)另一個富有前景的方向。計算成本
、雜推當(dāng)面對新穎的理技問題時，以及如何擴展到更主觀的谷歌領(lǐng)域。

實驗中使用的團隊數(shù)據(jù)集包含了各種難度級別的數(shù)學(xué)問題 。但在文學(xué)分析、揭秘只在給出最終答案時獲得反饋；第二組使用新開發(fā)的何像過程監(jiān)督強化學(xué)習(xí)方法，而過程監(jiān)督訓(xùn)練的人類AI系統(tǒng)在這方面展現(xiàn)出了巨大的潛力。這種漸進式的樣掌難度設(shè)計，這種不一致性會影響訓(xùn)練效果
。AI推理的核心挑戰(zhàn)：從記憶到思考的跨越

要理解這項研究的意義 ，每一步都必須基于前面的結(jié)果；最后，研究團隊估計，在推理的每一步都獲得詳細反饋。就像從不同角度觀察一個物體，中層負責(zé)策略規(guī)劃，過程監(jiān)督強化學(xué)習(xí)不僅在數(shù)學(xué)推理上有效，但無法指出思考過程中的問題。每一個技術(shù)突破都為解決這些挑戰(zhàn)提供了新的思路和工具