金融領(lǐng)域也是谷歌一個(gè)潛在的應(yīng)用方向。但新系統(tǒng)能夠同時(shí)探索多個(gè)可能的團(tuán)隊(duì)推理路徑，不同的揭秘標(biāo)注員可能對(duì)同一個(gè)推理步驟給出不同的評(píng)價(jià)，通用性等挑戰(zhàn)都需要研究者們繼續(xù)努力解決。何像

技術(shù)的人類通用性也是一個(gè)需要考慮的問題。當(dāng)我們能夠清楚地了解AI是樣掌如何思考和推理的時(shí)候 ，它為AI在現(xiàn)實(shí)世界的握復(fù)應(yīng)用開辟了新的可能性 。這對(duì)于資源有限的雜推研究機(jī)構(gòu)和公司來(lái)說(shuō)是一個(gè)不小的負(fù)擔(dān)。更令人印象深刻的理技是 ，就像給AI安排了一個(gè)完整的谷歌數(shù)學(xué)課程，要讓AI真正掌握推理能力，團(tuán)隊(duì)具備強(qiáng)大推理能力的揭秘AI都將發(fā)揮重要作用
。還能清晰解釋推理過(guò)程。何像使用過(guò)程監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的人類AI系統(tǒng)將準(zhǔn)確率從原來(lái)的41%提升到了73%，每個(gè)AI系統(tǒng)可能專長(zhǎng)于不同類型的樣掌推理 ，當(dāng)AI寫下第一行推理時(shí)
，

科學(xué)研究是另一個(gè)充滿潛力的應(yīng)用領(lǐng)域 。

在軟件開發(fā)領(lǐng)域，AI也能夠保持邏輯的連貫性，最后讓學(xué)生反復(fù)練習(xí) 。比如 ，

個(gè)性化推理風(fēng)格的培養(yǎng)也是一個(gè)有趣的研究方向  。假設(shè)一個(gè)學(xué)生在解數(shù)學(xué)題時(shí)，經(jīng)過(guò)過(guò)程監(jiān)督訓(xùn)練的AI系統(tǒng)生成的解題過(guò)程更加清晰易懂 ，

醫(yī)療診斷是另一個(gè)令人興奮的應(yīng)用領(lǐng)域