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前 DeepMind 研究员：LLM 并不会推理
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AI 综述
2026 年 10 月 2 日，MIT Technology Review 报道，一位前 Google DeepMind 研究员提出，大语言模型并不会真正推理。他指出，LLM 的思维链仍由同一套 next-token 预测生成，只是迭代更久，并非 AlphaGo 那样独立的推理机制。他列举三大缺陷：缺乏可检视的持久认知状态、知识与推理在权重中纠缠不清、思维链常是事后编造。为此他离开 Google DeepMind，主张借鉴 AlphaGo 的游戏树架构，为系统建立显式的认知状态。
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最新进展10月2日 16:00
前 DeepMind 研究员称 LLM 思维链仍属 next-token 预测，主张借鉴 AlphaGo 架构。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月2日
- MIT Technology Review · AI别被迷惑——LLM 并不会推理
前 Google DeepMind 研究员指出，LLM 的思维链仍由同一套 next-token 预测生成，只是迭代更久，并非 AlphaGo 那样独立的推理机制。他列举三大缺陷：缺乏可检视的持久认知状态、知识与推理在权重中纠缠不清、思维链常是事后编造。为此他离开 Google DeepMind，主张借鉴 AlphaGo 的游戏树架构，为系统建立显式的认知状态。
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