苹果机器学习研究中心近日发布一篇论文，指出当前AI模型虽能生成复杂“思考链”，但缺乏真正推理能力，主要依赖模式匹配与记忆。研究团队对多个前沿大型推理模型（如OpenAI、DeepSeek、Anthropic及谷歌相关模型）进行了系统评估。
结果显示，这些模型在中等复杂度任务上表现优异，但在高复杂度任务中性能急剧下降至“零准确率”。值得注意的是，即使算力充足，模型用于“思考”的token数量随任务难度上升反而减少，暴露出现有推理方法的根本局限。
研究通过可控解谜环境分析发现，模型表现可分为三个阶段：低复杂度任务传统模型更优，中等复杂度任务推理模型占优，而高复杂度任务则普遍失效。此外，推理模型在精确计算和跨任务一致性方面存在不足。
该研究呼吁重新审视当前评估范式，并提出更细致的实验框架，以深入探索语言推理模型的能力与局限，为未来技术发展提供方向。
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