思维链（CoT）遭质疑：三大维度证实泛化推理存局限，真正可泛化推理仍待突破？
（图片来自网络）
近年来，思维链（CoT）提示技术因能提升大语言模型（LLM）推理表现而受到关注。然而，近日一项由亚利桑那州立大学团队开展的研究，为CoT的推理能力泼了冷水。
研究核心结论：CoT推理实为脆弱的幻象，其有效性源于训练数据模式匹配，而非真正可泛化的逻辑推理。
该研究从任务、长度、格式三大维度剖析CoT推理泛化能力，发现其存在明显局限：
- 任务泛化维度：在变换泛化、元素泛化等场景下，CoT推理在超出训练分布的场景中失效，依赖模式匹配而非逻辑推理。
- 长度泛化维度：模型对输入文本长度等统计特性敏感，在长度差异场景下泛化能力显著下降。
- 格式泛化维度：CoT推理对测试查询表面形式变化（如插入、删除、替换等扰动）易受影响，无法灵活鲁棒推理。
研究团队强调，CoT推理的有效性本质是训练数据模式的记忆与插值，并非真正的逻辑推演能力。论文指出，实现真正可泛化推理仍是AI领域持续挑战。
此外，国外软件工程师Sean Goedecke针对该研究提出反驳，认为其存在局限性：模型规模太小、缺乏与人类推理对比等。不过研究团队指出，所揭示原理可扩展至大规模预训练模型。
对于“CoT推理并非真正可泛化逻辑推理”这一说法，行业人士看法各异。有人认为这为AI推理技术发展指明方向，需攻克泛化难题；也有人指出研究需更全面验证，科技发展需辩证看待。
（声明：该内容经AI精编）
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