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LLM推理能力争议再起
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AI 综述
2026年10月2日，MIT Technology Review报道，前Google DeepMind研究员对当前大语言模型（LLM）的推理能力提出质疑。他指出，LLM通过逐个预测token生成答案，其链式推理仍由同一套next-token预测完成，缺乏可检视的持久认知状态，知识与推理并未分离，且思维链常是事后编造。他认为真正的机器推理应借鉴AlphaGo的搜索架构，维护显式的认知状态。该报道为目前唯一进展，尚无后续回应或新事实。
AI 根据报道生成 · 17 天前更新
最新进展10月2日 16:00
前DeepMind研究员称LLM不会真正推理，思维链常为事后编造。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月2日
- MIT Technology Review · AI别被迷惑——LLM 并不会真正推理
前 Google DeepMind 研究员指出，LLM 靠逐个预测 token 生成答案，其链式推理仍由同一套 next-token 预测完成，缺乏可检视的持久认知状态、知识与推理的分离，且思维链常是事后编造。他认为真正的机器推理应借鉴 AlphaGo 的搜索架构，维护显式的认知状态。