苹果公司在论文中指出，即便是当前最先进的大型推理模型（LRMs），在复杂任务中也会崩溃。不过 Open Philanthropy 的研究员 Alex Lawsen 对此提出详细反驳，认为苹果的结论源于实验设计缺陷，而非模型推理能力的根本性局限。
争议的焦点是苹果论文指出，即便是当前最先进的大型推理模型，在处理汉诺塔问题（Tower of Hanoi）等复杂任务时，也会出现彻底失败的情况。
IT之家注：汉诺塔问题是一个经典的递归算法问题：上帝创造了三根柱子，并在第一根柱子上按顺序套有 N 个大小不同的圆盘（自下而上，圆盘由大到小，呈金字形）。
规定每次只能移动最顶端的一个圆盘，并且保证整个过程中大圆盘不能放在小圆盘之上。欲将所有圆盘从第一根柱子移动到第三根柱子，试给出解决方案。
Open Philanthropy 的研究员 Alex Lawsen 近日发布反驳文章《The Illusion of the Illusion of Thinking》，认为苹果的研究结果更多反映了实验设计的缺陷，而非模型推理能力的真正局限。他在文章中直言，苹果的研究混淆了输出限制和评估设置问题，与实际推理失败无关。
Lawsen 提出了三个核心问题，挑战苹果的结论。首先，他指出苹果忽略了模型的 Token 预算限制。在处理 8 盘以上的河内塔问题时，如 Anthropic 的 Claude Opus 等模型已接近输出上限，甚至明确表示“为节省 Token 而停止”。
最后，苹果的自动化评估脚本仅以完整步骤列表为标准，未能区分推理失败与输出截断，导致部分策略性输出被误判为失败。Lawsen 认为，这种僵硬的评估方式有失公允。
Lawsen 得出结论：去除人为输出限制后，LRMs 展现出处理高复杂任务的推理能力，至少在算法生成层面是如此。这表明，问题可能不在于模型本身，而在于评估方式。
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? 汪清记者 陈书生 摄
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? 孙念国记者 单玉刚 摄
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