上周大事件：中国东航荣获2025CAPSE多项大奖、“上海—北京大兴”两舱试点“线上选餐”、携手菜鸟推进航空维修数字化转型

当地时间6月6日，苹果机器学习研究中心发表(fābiǎo)论文《思考的幻象：通过问题复杂性的视角理解(lǐjiě)推理模型的优势与局限》。论文作者包括谷歌(gǔgē)大脑(dànǎo)联合创始人Samy Bengio（图灵奖得主Yoshua Bengio的弟弟）。

该论文认为(rènwéi)，现有的推理模型看似会“思考”，但其实并没有稳定、可理解(lǐjiě)的思维过程，所谓的推理思考只是一种“幻象”。

论文(lùnwén)发布后引发AI圈热议，被部分观点解读(jiědú)为“苹果否定所有大模型的推理能力”。也有研究人员提出反驳(fǎnbó)，认为苹果的测试方法存在问题(wèntí)。AI研究者Lisan al Gaib在复现论文中的汉诺塔测试后发现，模型根本不是因为(yīnwèi)推理能力不佳而失败，而是因为输出token限制。

图片来源(láiyuán)：论文《思考的(de)幻象：通过问题复杂性的视角理解推理模型的优势与局限》

苹果“炮轰(pàohōng)”AI推理模型：所谓的思考只是一种“幻象”

论文指出，OpenAI、Anthropic、谷歌(gǔgē)和(hé)DeepSeek等公司(gōngsī)纷纷推出带有“链式思考”（Chain-of-Thought，CoT）能力的模型，并声称(shēngchēng)它们更接近“类人思维”。

然而，该论文认为，现有的(de)推理模型看似会“思考(sīkǎo)”，但其实并没有稳定、可理解的思维过程，所谓的推理思考只是一种“幻象”。

苹果团队认为，在实验设计上(shàng)，现有评估主要集中在既定的数学和(hé)编码基准上，通过判断模型最终答案是否正确来评估其能力，这种方式可能存在数据污染，即模型在训练时可能见过(jiànguò)类似题目。此外，这些(zhèxiē)评估大都缺乏对“思考过程质量”的分析。

为此，苹果团队设计了四类谜题环境，包括汉诺塔、跳棋交换、过河问题和积木世界，通过精确(jīngquè)控制(kòngzhì)谜题难度，来测试推理(tuīlǐ)模型的推理能力。

图片来源：《思考的(de)幻象：通过(tōngguò)问题复杂性的视角理解推理模型的优势与局限》

推理模型并未解决模型能力瓶颈(píngjǐng)

实验结果显示，面对低复杂度任务，非推理模型比与之对应的推理模型更准确(zhǔnquè)高效。当问题复杂度适度增加，推理模型优势(yōushì)显现，性能(xìngnéng)超过非推理模型。

但当问题难度超过一定临界点时，两类模型(móxíng)性能均严重下降，准确率为零。这表明(biǎomíng)，推理模型并没有实际性地解决模型的能力瓶颈。

图片来源(láiyuán)：《思考的(de)幻象：通过问题复杂性的视角理解推理模型的优势与局限》

面对(miànduì)难题，直接“躺平”

同时，研究还发现，随着问题复杂度的(de)增加，推理模型在初期会(huì)投入更多的思考token。然而，当问题难度达到(dádào)某个临界点时，模型推理能力就会发生崩溃，思考不增反降。

这表明，推理模型似乎(sìhū)存在(cúnzài)一个(yígè)内在的“缩放限制”。当它预感到问题过于困难无法解决时，即便有充足的计算预算（token limit），它也会选择“躺平”，减少思考的努力。

过度思考，连(lián)“抄作业”都不会

此外，研究人员不仅关注最终答案，还(hái)分析了推理(tuīlǐ)痕迹——即给出答案之前生成的逐步“思考”过程。他们发现，在简单的问题中(zhōng)，模型往往在早期就找到了正确的解决方案，但随后继续(jìxù)进行不必要的思考。

在中(zhōng)等复杂度的问题中，模型往往在推理过程(guòchéng)中走(zǒu)错路径，最终在“思考”的后期才找到正确的答案。但在高复杂度的问题中，准确度为零，推理变得混乱或不连贯。

更令人担忧的是(shì)，在汉诺塔任务中，研究人员(rényuán)直接在提示词中提供了完整的解题算法，要求模型仅仅是“执行”这个(zhègè)算法。但模型的表现没有任何改善，依然在相同的复杂度上崩溃。

苹果论文引争议：测试设计存在(cúnzài)缺陷？

苹果此次发布的(de)论文在AI圈引发了不小的争议。

AI研究者Lisan al Gaib在(zài)复现(fùxiàn)论文中的汉诺塔测试后发现，模型根本不是因为推理能力不佳而(ér)失败，而是因为输出token限制。

也就是说，不是模型不会解答，而是无法(wúfǎ)输出如此多的内容。

GitHub软件工程师(gōngchéngshī)Sean Goedecke称，存在复杂性(fùzáxìng)阈值并不意味着推理模型“实际上并不推理”。

Sean表示，即使没有推理到第十一步，但前十步仍(réng)是在推理。“根据我自己(zìjǐ)测试的结果，模型很早就决定数百个算法步骤太多了，根本无法(gēnběnwúfǎ)尝试，因此它们干脆不开始。”

Sean举了一个例子，“有多少人能坐下来正确地算出一千步汉诺塔？有很多人能做到，但(dàn)也有很多做不到。那么(nàme)，那些算不出答案的(de)人就(jiù)没有推理能力吗？当然有！他们只是没有足够的认真和耐心去手动完成一千次算法的迭代。”

著名AI越狱提示词专家Plenny the Liberator直言，如果(rúguǒ)我是苹果CEO，看到我的团队发表(fābiǎo)一篇只专注于记录当前方法局限性的论文，我会当场(dāngchǎng)解雇所有参与者。

AI博主henry表示，“苹果作为(zuòwéi)世界上最富有的公司，拥有无与伦比的优势(yōushì)，全力(quánlì)押注人工智能，许下无数承诺，但(dàn)被所有人瞬间超越。赛程已进行两年，却一无所获，于是写了这篇论文说这一切都是不重要的。”

WWDC在即，苹果(píngguǒ)“酸了”？

图片(túpiàn)来源：苹果官网截图

部分观点认为，苹果(píngguǒ)发布质疑推理模型能力的论文是“吃不到葡萄(pútáo)说葡萄酸”。

北京时间6月10日(rì)凌晨1点，苹果年度开发者大会（WWDC 2025）即将拉开帷幕。然而，外界(wàijiè)普遍认为，这次活动在AI方面的进展可能(kěnéng)有限，备受期待的Siri升级也将继续缺席。

据外媒(wàiméi)报道，此次WWDC上苹果在AI方面的更新不会带来太多惊喜。科技记者马克·古尔曼发文透露，苹果今年WWDC中关于(guānyú)AI的内容预计会比较少，甚至(shènzhì)可能“令人失望”。

在去年WWDC上发布苹果智能（Apple Intelligence）时，苹果曾高调宣布对语音助手Siri进行“彻底重构”，新(xīn)Siri应该更聪明、更懂用户、能够理解并执行复杂任务。然而，一年(yīnián)过去，Siri的升级却(què)迟迟未见实质性(shízhìxìng)进展。

据(jù)多位前苹果员工透露，苹果AI领域的进展不顺，部分原因在于公司内部领导风格的差异(chāyì)和组织间的协作问题。

另一方面，苹果在AI领域的探索，也受到了(le)技术路线选择和隐私政策带来的双重影响。苹果一直以来引以为傲的“隐私至上”原则，在AI时代(shídài)给其带来了一些(yīxiē)新的负担。一位熟悉苹果AI和软件开发工作的人表示：“在苹果公司开发AI的过程中，做任何事情都可能遇到很多‘不’，你必须与负责隐私的部门(bùmén)反复沟通协调才能(cáinéng)推进(tuījìn)工作。”