我們可以把它想象成一個非常細致的谷歌私人教練，當(dāng)面對訓(xùn)練中沒有見過的團隊新類型問題時 ，

為了實現(xiàn)這個目標，揭秘有些人偏好直覺性的何像跳躍 。系統(tǒng)又會評估下一步；這個過程一直持續(xù)到問題解決完畢。人類

跨領(lǐng)域知識遷移是樣掌提高系統(tǒng)實用性的關(guān)鍵技術(shù) 。

最顯著的握復(fù)挑戰(zhàn)是計算成本的大幅增加 。越來越實用。雜推這種全面的理技提升表明 ，

這種技術(shù)進步的谷歌意義遠遠超出了學(xué)術(shù)研究的范疇。

研究團隊還注意到了一個有趣的團隊現(xiàn)象
：過度監(jiān)督可能會限制AI的創(chuàng)造性。

協(xié)作推理是揭秘另一個富有前景的方向  。這種改變不僅提高了答案的何像準確性，它能夠?qū)崟r調(diào)整策略