基于OpenAI的研究成果，文章探讨了提高大型语言模型输出可读性的方法，其中主要关注到了两个方面：一是优化小学数学问题的思维链，使模型能更好地理解；二是要求系统对输出产生一种解释，以满足人类或其他受信任的系统的需求。在未来的AI系统应用中，这一方法有可能成为提高其可信度和安全性的关键因素。

随着人工智能技术的发展，大型语言模型已经成为了人们日常生活中的重要工具。然而，由于语言模型往往需要处理大量的信息，理解和生成复杂的问题，因此，如何提高他们的可读性就显得尤为重要。
为了实现这一目标，我们可以从两个方面进行研究。一方面，我们需要优化小学数学问题的思维链，使模型能更好地理解问题。例如，我们可以引入一些深度学习的技术，如注意力机制或者循环神经网络（RNN），来帮助模型更好地处理抽象的数学概念。另一方面，我们也需要让模型能够给出一种解释，以满足人类或其他受信任的系统的需求。这可以通过添加额外的层来实现，这些层可以帮助模型理解输入的上下文，并且提供一个明确的答案。
例如，我们可以在模型输出之前加入一段注释，解释模型是如何得出答案的。这样，用户就可以更容易地理解模型的输出。此外，我们也可以使用一些可视化工具，如图表或者动画，来帮助用户更直观地理解模型的行为。
在未来，我们可能会看到更多的方法被用来提高大型语言模型的可读性。这些方法可能包括使用更加复杂的架构和技术，以及增加更多的交互性功能。比如，我们可能希望模型不仅能回答问题，还能主动提供解决方案，或者生成新的观点或建议。
总的来说，提高大型语言模型的可读性是一个复杂而重要的任务。它不仅可以帮助我们更好地理解模型的工作方式，还可以为我们提供更好的服务。在这个过程中，我们将不断地探索新的方法和技术，以期找到最有效的方法来解决这个问题。