最近，苹果公司发布了一篇引发热议的论文，直指大语言模型（LLM）在推理能力上的“硬伤”。这一话题迅速点燃了社交媒体，尤其是 GitHub 的高级软件工程师 Sean Goedecke 直接站出来反驳，认为苹果的研究结论过于片面。

苹果的研究团队通过经典的汉诺塔问题，测试了 LLM 在不同复杂度下的推理表现。结果显示，这些模型在处理简单问题时表现出色，但当面对更复杂的任务时，往往选择“放弃推理”，甚至直接寻找捷径，结果却常常出错。例如，在解决十盘汉诺塔问题时，模型觉得手动列出每一步几乎不可能，最终未能得出正确答案。

然而，Sean Goedecke 并不认同苹果的观点。他认为，用汉诺塔来测试推理能力并不合适，因为这更像是对重复性步骤的考验，而非真正的推理挑战。他指出，推理模型的设计初衷是为了应对复杂的推理任务，而不是执行数千次机械操作。将汉诺塔作为衡量标准，就像要求一个语言模型必须写出完美的复杂诗歌一样，显然有失公允。

尽管如此，苹果的研究确实揭示了 LLM 在推理方面的一些局限性。但这并不意味着这些模型毫无价值，而是提醒我们需要重新思考如何设计和评估它们。或许，未来的测试方法应该更加多元化，以真正挖掘出这些模型的潜力。毕竟，科技的进步离不开不断的质疑与改进，不是吗？

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