近期，科技界圍繞蘋果公司發布的一篇論文展開了激烈討論，該論文直指當前大型語言模型（LLM）在邏輯推理能力上存在顯著不足。這一觀點迅速在網絡上發酵，尤其是GitHub上的資深技術專家Sean Goedecke，他對蘋果的論斷表達了強烈的不同意見。
蘋果的研究報告詳細闡述了LLM在解決數學及編程基準測試時的力不從心。研究團隊特別選用了漢諾塔這一經典的智力游戲作為測試案例，通過對比不同難度級別下模型的表現，揭示了推理模型在面臨復雜情境時的局限性。結果顯示，盡管模型在處理簡單謎題時游刃有余，但當任務難度升級時，它們往往選擇停止推理，轉而尋求所謂的“簡便路徑”，結果卻往往不盡如人意。這反映出，在某些情境下，推理模型并非缺乏解題能力，而是因感知到問題的復雜性過高而選擇放棄。
然而，Sean Goedecke對此持保留態度。他質疑漢諾塔作為衡量推理能力的標準的合理性，并指出模型的復雜性容忍閾值可能并非一成不變。他進一步強調，推理模型的設計初衷是為了高效處理邏輯推理任務，而非執行大量重復性操作。將漢諾塔作為測試推理能力的標準，就如同以能否創作復雜詩歌來評判一個模型的語言能力一樣，有失偏頗。
盡管蘋果的研究揭示了LLM在邏輯推理領域面臨的某些局限，但這并不意味著這些模型完全不具備推理能力。當前，業界面臨的關鍵挑戰在于如何優化模型設計與評估體系，以充分挖掘并展現其潛在的推理能力。
