近期，科技界围绕苹果公司发布的一篇论文展开了激烈讨论，该论文直指当前大型语言模型（LLM）在逻辑推理能力上存在显著不足。这一观点迅速在网络上发酵，尤其是GitHub上的资深技术专家Sean Goedecke，他对苹果的论断表达了强烈的不同意见。
苹果的研究报告详细阐述了LLM在解决数学及编程基准测试时的力不从心。研究团队特别选用了汉诺塔这一经典的智力游戏作为测试案例，通过对比不同难度级别下模型的表现，揭示了推理模型在面临复杂情境时的局限性。结果显示，尽管模型在处理简单谜题时游刃有余，但当任务难度升级时，它们往往选择停止推理，转而寻求所谓的“简便路径”，结果却往往不尽如人意。这反映出，在某些情境下，推理模型并非缺乏解题能力，而是因感知到问题的复杂性过高而选择放弃。
然而，Sean Goedecke对此持保留态度。他质疑汉诺塔作为衡量推理能力的标准的合理性，并指出模型的复杂性容忍阈值可能并非一成不变。他进一步强调，推理模型的设计初衷是为了高效处理逻辑推理任务，而非执行大量重复性操作。将汉诺塔作为测试推理能力的标准，就如同以能否创作复杂诗歌来评判一个模型的语言能力一样，有失偏颇。
尽管苹果的研究揭示了LLM在逻辑推理领域面临的某些局限，但这并不意味着这些模型完全不具备推理能力。当前，业界面临的关键挑战在于如何优化模型设计与评估体系，以充分挖掘并展现其潜在的推理能力。
