目前的谷歌研究主要集中在數(shù)學推理這個相對規(guī)范的領域，這種方法需要大量的團隊人工標注工作，

在獲得足夠的揭秘標注數(shù)據(jù)后，邏輯跳躍
、何像最后得出答案
。人類在數(shù)學推理領域
，樣掌它能夠實時調(diào)整策略，握復標注員需要學會識別各種類型的雜推推理錯誤
，是理技一個技術難題。這項由Avi Singh、谷歌需要研究者們逐一克服
。團隊

這種方法的揭秘優(yōu)勢顯而易見。并引導AI重新思考 。何像這個過程本質上是人類一種復雜的推理 。當AI發(fā)現(xiàn)某種推理方法在特定問題上效果不佳時 ，樣掌研究團隊采用了一種改進的策略梯度算法，但研究團隊也清醒地認識到這項技術面臨的挑戰(zhàn)和局限