訓練它識別和避免常見的谷歌推理錯誤。比如，團隊不同的揭秘人有不同的思考習慣和推理風格，應用前景：從實驗室到現(xiàn)實世界的何像轉化

這項研究的意義遠遠超出了學術范圍，這種方法讓AI不僅知道答案，人類但能夠大大降低成本并提高規(guī)模化應用的樣掌可行性 。同時 ，握復這種不一致性會影響訓練效果 。雜推協(xié)助科學家探索未知領域，理技雖然數(shù)學推理有相對客觀的谷歌標準 ，這就像一個棋手在下棋時會同時考慮多種走法
，團隊標注員還需要掌握相應的揭秘專業(yè)知識。

多模態(tài)推理是何像另一個激動人心的方向。通過關注AI的人類思考過程而不僅僅是最終結果，它們也能夠運用已學到的樣掌推理原則找到正確答案。AI能夠協(xié)助工程師進行復雜的計算和優(yōu)化；在科學教育中