别被 LLM 骗了：大语言模型并不会真正推理
前 Google DeepMind 研究员指出，LLM 靠逐个预测 token 生成答案，本质只是"系统 1"式的快速直觉，并非真正推理。他认为链式思维仍由同一套 next-token 预测产生，缺少可检视的显式认知状态、知识与推理的分离，且推理链常是事后编造。他主张借鉴 AlphaGo 的游戏树搜索架构，为 AI 建立可更新的认知状态，以实现可信推理。
前 Google DeepMind 研究员指出，LLM 靠逐个预测 token 生成答案，本质只是"系统 1"式的快速直觉，并非真正推理。他认为链式思维仍由同一套 next-token 预测产生，缺少可检视的显式认知状态、知识与推理的分离，且推理链常是事后编造。他主张借鉴 AlphaGo 的游戏树搜索架构，为 AI 建立可更新的认知状态，以实现可信推理。