但中期阶段仍然更加概念化。Nayak 表示，谷歌已经使用 MUM 测试了多项多模式功能，并坚称结果是积极的，但他澄清说，MUM 开发中期阶段的具体实施、功能和时间表仍不确定。 长期 MUM：高级语言理解和查询处理 Pandy Nayak 表示，Google与 MUM的长期目标是最大限度地提高其理解复杂查询并提供更复杂答案的能力。这与他最初的博客文章中的一些评论以及某人计划下一次去日本旅行时提供的例子相呼应——更具体地说，某人想知道徒步富士山与攀登阿德曼斯山相比如何。 “今天，谷歌可以帮助你做到这一点，但这需要进行大量深思熟虑的研究——你必须查找每座山的海拔、秋季的平均气温、步道的难度、要使用的正确设备，和更多。
你最终能够得到你需要的答案”
经过一定量的研究。 不过，正如纳亚 比利时 WhatsApp 号码列表 克指出的那样，如果您要询问徒步旅行专家，您只需提出一个问题就可能得到您想要的答案。不仅如此，您还会得到“深思熟虑的答复，考虑到您手头任务的细微差别，并指导您完成许多需要考虑的事情。” 这是Google希望为复杂查询提供的响应类型，以便用户可以从单个查询中获取所需的信息。 纳亚克承认，搜索引擎仍然难以选择关键信息并为更复杂的查询中包含的所有条件提供相关结果。谷歌希望 MUM 能够帮助这家搜索巨头理解这些查询、瞄准关键点并找到能够回答问题各个方面的内容。 MUM 和 AI 算法：道德与悖论之间…… Nayak 在采访中提出的最后一点是运行人工智能模型的道德影响，一般引用了谷歌正在具体研究的三点： 限制训练数据中的潜在偏差，以最大限度地降低所提供数据中的偏差风险。
谷歌只使用高质量的数据来过滤掉大多数偏见
纳亚克表示，但他也承认高 伯利兹 WhatsApp 号码列表 质量的数据可能包含偏见，并补充说谷歌会采取措施消除这些偏见。 内部评估，以确定通过培训可能形成的任何相关模式。 解决运行消耗大量能源的大型人工智能模型的环境成本。Google表示，其选择的模板技术可将其碳足迹减少多达 1,000 倍，Nayak 回忆道，Google自 2007 年以来一直保持碳中和。 虽然 MUM 对Google来说是一项新技术，但该搜索巨头多年来一直致力于开发系统来缓解这些潜在问题，正如Nayak 在他最初的博客文章中透露的那样： “正如我们彻底测试了 2019 年以来推出的许多 BERT 应用程序一样，MUM 将经历与我们在搜索中应用这些模型相同的过程。特别是，我们将寻找可能表明机器学习偏差的模式，以避免将偏差引入我们的系统。
