LLM推理能力争议：思维链是否真推理

2026年10月2日，MIT Technology Review报道，前Google DeepMind研究员对大语言模型（LLM）的推理能力提出质疑。他指出，LLM的思维链只是同一套next-token预测流程的延长迭代，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、知识与推理在神经网络权重中纠缠不清、思维链常是事后编造。为此，他主张借鉴AlphaGo的游戏树架构，为AI建立显式的认知状态。目前该观点引发对LLM推理本质的讨论。

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