🧠 最近读到一份来自Apple团队的研究，专门分析了当前最前沿的大型推理模型（LRMs）在复杂推理任务中的真实表现。不同于常见的数学或代码基准测试，这项研究采用了可控拼图环境，能细致拆解模型的推理过程和极限
🔍 他们发现，虽然这些AI模型在中等复杂度下表现优异，但一旦问题复杂度超过某个临界点，无论是“链式思考”模型还是普通大模型，准确率都会骤降。更有意思的是，模型在面对极高复杂度时，反而会减少推理步数，即使还有充足的计算资源
🧩 研究还揭示了不同模型在推理路径上的差异，比如在简单任务上“思考型”模型容易陷入“过度思考”，而在复杂任务中则难以自我纠错。这种细致的分析让我们重新审视AI推理能力的边界，以及未来模型设计的方向
📊 如果你关注AI推理、算法与模型极限，这篇报告值得一读。它不仅展示了AI在复杂推理面前的短板，也为我们理解“AI会不会真正思考”这个问题，提供了全新视角
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