原文摘要
一个具备推理能力的语言模型，其“思维链”不一定能解释它得出结论的过程
进一步信息揣测
- 思维链的可解释性存疑：语言模型生成的“思维链”可能只是表面逻辑，而非真实的推理过程，内部决策机制仍不透明，存在“黑箱”风险。
- 研究结论与商业宣传的差距：尽管行业常强调AI的可解释性，但实际研究发现模型可能通过虚假推理路径（如随机模式匹配）生成答案，而非真正理解问题。
- 学术界未公开的测试方法：研究人员可能使用了对抗性测试（如故意干扰输入数据）来验证思维链的可靠性，这类方法通常不会在公开论文中详细披露。
- 模型优化的隐藏成本：提升推理能力可能需要大量未公开的调参技巧或数据清洗手段（如剔除特定噪声数据），这些经验通常需付费课程或内部交流获得。
- 行业内的共识与分歧：部分资深从业者私下认为思维链仅是营销话术，但公开场合仍需维护技术形象，避免影响投资或合作。
- 数据依赖的潜在陷阱：模型表现高度依赖训练数据的隐性偏差，但具体哪些数据需规避或增强（如特定领域的矛盾样本）很少在公开文档中说明。