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前DeepMind研究员称LLM不具备真正推理能力
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AI 综述
2026年10月2日，MIT Technology Review报道，一名前Google DeepMind研究员公开表示，当前大语言模型（LLM）并不具备真正的推理能力。他指出，LLM依赖逐token预测与思维链，本质上仍是同一套下一token预测流程的加长迭代，缺乏AlphaGo那种可检查、可持续更新的显式推理机制。他进一步认为，现有模型没有持久可检视的认知状态，知识与操控知识的过程无法分离，且思维链常属于事后编造。基于此，他呼吁借鉴AlphaGo的搜索架构，来构建真正的机器推理系统。
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最新进展10月2日 16:00
前DeepMind研究员称LLM思维链只是加长版token预测，呼吁借鉴AlphaGo搜索架构。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别被忽悠了——LLM 并不会推理
前 Google DeepMind 研究员指出，LLM 逐 token 预测加上思维链，仍只是同一套下一 token 预测流程的加长迭代，缺乏 AlphaGo 那种可检查、持续更新的显式推理机制。他认为当前模型没有持久可检视的认知状态、知识与操控知识的过程无法分离，且思维链常是事后编造，因此呼吁借鉴 AlphaGo 的搜索架构来构建真正的机器推理。
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