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苹果机器学习团队近期发布的一项研究引发广泛关注。该研究指出，当前主流的人工智能模型在面对复杂任务时，并非真正具备推理能力，而是依赖于对已有数据的匹配和记忆。

研究人员对多个前沿模型进行了测试，包括 OpenAI 的 o3-mini、DeepSeek-R1、Anthropic 的 Claude 3.7 Sonnet Thinking 以及谷歌的 Gemini Thinking。结果显示，这些模型虽然能在中等难度的任务中表现出色，但一旦遇到超出一定复杂度的问题，性能会急剧下降，甚至完全失效。

更值得注意的是，在处理高难度任务时，模型用于思考的 token 数量反而减少。这表明，即便拥有强大的计算资源，模型的推理过程仍然存在明显限制。

这项研究由 Parshin Shojaee 等人完成，题为《思考的幻象：通过问题复杂性的视角理解推理模型的优势与局限》。研究团队采用了一种可控的解谜环境，能够精确控制任务复杂度，同时保持逻辑结构一致。这种方法不仅有助于分析最终答案，还能深入探讨模型内部的推理路径。

研究将模型表现分为三个阶段：低复杂度任务中，传统大模型表现更优；中等复杂度任务中，具备思维机制的模型更具优势；而在高复杂度任务中，所有模型都难以维持有效输出。

此外，研究发现，即使是在需要精确计算的场景下，现有模型也存在明显不足，无法稳定地跨不同任务进行推理。

整体来看，这项研究挑战了当前对大型推理模型的评估方式，强调需要更细致的实验设计来探索其真实能力。通过构建可控的测试环境，研究提供了对语言推理模型能力边界的新认识，也为未来的技术发展指明了方向。

研究团队表示，这些发现有助于更全面地理解当前模型的优缺点，同时也引发了关于人工智能推理本质的深入讨论。这对于相关技术的设计和应用具有重要参考价值。