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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