一加Ace2 Pro真機揭曉 鈦空灰配色質感拉滿
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6 月 8 日消息，蘋果機器學習研究中心于當地時間 6 月 6 日發表了一篇研究論文，稱現有 AI 模型并不具備真正的思維能力或推理能力，而是依賴于模式匹配與記憶，尤其是對于復雜的任務而言。
蘋果研究人員對現有的前沿“大型推理模型”—— 如 OpenAI o3-mini、DeepSeek-R1、Anthropic 的 Claude 3.7 Sonnet Thinking 和谷歌 Gemini Thinking—— 進行了系統評估。
研究發現，盡管這些模型具備生成詳細“思考鏈”的能力，并在中等復雜度任務上表現出優勢，但其推理能力存在根本性局限：當問題復雜度超過特定臨界點時，模型性能會完全崩潰至“零準確率”。
此外，在模型推理過程中，即使仍有充足的推理算力，它們用于“思考”的 token 數量反而隨難度上升而減少，這種現象意味著現有推理方法存在根本局限性。
這篇《思考的幻象：通過問題復雜性的視角理解推理模型的優勢與局限》由 Parshin Shojaee 等人撰寫。研究表明，當前業界對這些模型的評估主要集中在數學和編程基準測試上，關注最終答案的準確性，但這往往忽略了數據污染問題，也無法提供有關內部推理軌跡結構和質量的洞見。
研究人員采用了一系列可控的解謎環境，允許精確操縱組成復雜性，同時保持邏輯結構的一致性。這使得不僅可以分析最終答案，還可以探究內部推理軌跡，從而更深入地了解這些模型是如何“思考”的。
研究團隊提出，模型表現可分為三個階段：
低復雜度任務：傳統大模型（IT酷哥注：如 Claude-3.7 無思維版本）表現更佳；
中等復雜度任務：具備思維機制的大型推理模型（LRMs）更占優勢；
高復雜度任務：兩類模型均陷入完全失效狀態。
特別是，研究發現 LRMs 在執行精確計算方面存在局限性，無法使用顯式算法且跨不同謎題進行推理時表現出不一致性。
總的來說，這項研究不僅質疑了當前基于已建立數學基準的 LRMs 評估范式，還強調了需要更加細致的實驗設置來探索這些問題。通過使用可控制的謎題環境，本研究提供了對語言推理模型能力和局限性的深刻見解，并為未來的研究指明了方向。
研究人員表示，“這些發現突出了現有 LRMs 的優點和局限性，引發了關于這些系統推理本質的問題，這對它們的設計和部署具有重要意義。”
參考資料：
《The Illusion of Thinking: Understanding the Strengths and Limitations of Reasoning Models via the Lens of Problem Complexity - Apple Machine Learning Research》
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