本集討論Apple對大型推理模型（LRMs）的能力與限制研究論文，特別是它們如何應對不同複雜度的問題。研究人員透過可控的益智遊戲環境來評估LRMs，而非傳統的數學基準測試，以更清晰地觀察其「思考」過程和錯誤模式。結果顯示，LRMs在低複雜度任務中表現可能不如標準語言模型（LLMs），在中等複雜度下顯示出優勢，但在高複雜度下兩者都會徹底失效。值得注意的是，當問題達到極高複雜度時，LRMs的推理努力（即思考代幣的使用量）反而會反直覺地減少，這揭示了它們在推理能力上的根本性擴展限制。此外，即使提供了明確的演算法，LRMs在精確計算和邏輯步驟的執行上仍存在局限，並且在不同類型的益智遊戲中表現出不一致的推理行為。

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