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llms不是推理的 - 他们真的很擅长计划
大型语言模型（LLMS），例如OpenAI的O3，Google的Gemini 2.0和DeepSeek的R1，在解决复杂问题，产生类似人类的文本甚至精确编写代码方面表现出了很大的进步。这些先进的LLM通常被称为“推理模型”，因为它们可以分析和解决复杂问题的非凡能力。但是，这些模型实际上是理由的，[…] LLMS并不是推理 - 他们真的很擅长于unite.ai首先出现。
来源:Unite.AI大型语言模型（LLMS），例如OpenAI的O3，Google的Gemini 2.0和DeepSeek的R1，在解决复杂问题，产生类似人类的文本甚至精确编写代码方面表现出了很大的进步。这些先进的LLM通常被称为“推理模型”，因为它们可以分析和解决复杂问题的非凡能力。但是这些模型实际上是理由的，还是它们只是擅长计划？这种区别是微妙而深刻的，它对我们如何理解LLM的能力和局限性具有重大影响。
OpenAi的O3 Google的双子座2.0 DeepSeek的R1 “推理模型” 原因 计划要理解这种区别，让我们比较两种情况：
- 推理：调查犯罪的侦探必须拼凑出相互冲突的证据，推断哪些是错误的，并根据有限的证据得出结论。此过程涉及推论，矛盾的解决和抽象思维。计划：一个国际象棋参与者计算最佳的动作顺序以检查对手的对手。
两个过程都涉及多个步骤，但侦探进行了深入的推理，以推断，评估矛盾并将一般原则应用于特定案例。另一方面，国际象棋棋手主要参与计划，选择最佳的动作序列以赢得比赛。正如我们将看到的那样，LLM的功能更像是国际象棋球员，而不是侦探。