机器学习模型在推理任务方面取得进展，通过新的模型架构、大规模预训练和专门的推理数据集推动。研究者介绍了一种与智能体结合的数据生成器，用于机器推理。生成的数据包括文本查询和答案，并与数据库的世界状态匹配。研究结果显示，这些模型能回答一些关于世界状态的问题，但在其他问题上存在困难。为设计神经推理模型和数据库表示提供了新的研究方向。