蘋果實習生 Shojaee (第一作者) 發表的一篇論文，詳情請參考 S1EP039 該論文聲稱大型推理模型 (LRMs) 在複雜規劃問題上存在「準確性崩潰」。Anthropic 指出，Shojaee 等人的研究結果主要歸因於實驗設計的缺陷而非模型固有的推理限制。他們揭示了三個關鍵問題：模型輸出字元限制導致的截斷、自動化評估未能區分推理失敗與實際約束，以及在河內塔和渡河問題中包含了數學上不可解的實例。當控制這些實驗性人為因素時，透過要求生成函式而非詳盡的步驟列表，模型的實際性能顯著提高，證明其推理能力依然完整。總之，該文件強調了嚴謹的實驗設計在評估人工智慧推理能力方面的重要性。

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