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当地时间6月6日，苹果机器学习研究中心发表论文《思考的幻象：通过(tōngguò)问题(wèntí)复杂性的视角理解推理模型的优势与局限(júxiàn)》。论文作者(zuòzhě)包括谷歌大脑联合创始人Samy Bengio（图灵奖得主Yoshua Bengio的弟弟）。

该论文认为，现有的推理模型(tuīlǐmóxíng)看似会“思考”，但其实并没有稳定、可理解(lǐjiě)的思维过程，所谓的推理思考只是一种“幻象”。

论文发布后引发AI圈热议，被部分观点解读为“苹果(píngguǒ)否定所有大模型的推理(tuīlǐ)能力”。也有研究(yánjiū)人员提出反驳(fǎnbó)，认为苹果的测试方法存在问题。AI研究者Lisan al Gaib在复现论文中的汉诺塔测试后发现，模型根本不是因为推理能力不佳(bùjiā)而失败，而是因为输出token限制。

图片来源：论文(lùnwén)《思考的幻象：通过问题复杂性的视角理解推理模型(tuīlǐmóxíng)的优势与局限》

苹果“炮轰”AI推理模型(tuīlǐmóxíng)：所谓的思考只是一种“幻象”

论文指出(zhǐchū)，OpenAI、Anthropic、谷歌和DeepSeek等公司纷纷(fēnfēn)推出带有“链式思考”（Chain-of-Thought，CoT）能力(nénglì)的模型，并声称它们更(gèng)接近“类人思维”。

然而，该论文认为，现有的推理模型看似会“思考(sīkǎo)”，但其实并没有稳定、可理解的思维过程，所谓的推理思考只是(zhǐshì)一种“幻象”。

苹果团队认为，在实验设计上，现有评估(pínggū)主要(zhǔyào)集中在既定的数学和编码基准上，通过判断模型最终答案(dáàn)是否正确来评估其能力，这种方式可能(kěnéng)存在数据污染，即模型在训练时可能见过类似题目。此外，这些评估大都缺乏对“思考过程质量”的分析。

为此，苹果团队(tuánduì)设计了四类谜题环境，包括汉诺塔、跳棋(tiàoqí)交换、过河问题和积木世界，通过精确控制谜题难度(nándù)，来测试推理模型的推理能力。

图片来源(láiyuán)：《思考的幻象：通过问题复杂性的视角理解推理模型的优势与(yǔ)局限》

推理模型(tuīlǐmóxíng)并未解决模型能力瓶颈

实验结果显示，面对低复杂度(fùzádù)任务，非推理模型(tuīlǐmóxíng)比与之对应(duìyìng)的推理模型更准确高效。当问题复杂度适度增加，推理模型优势显现，性能超过非推理模型。

但当问题难度超过一定临界点时，两类模型性能均(jūn)严重下降(xiàjiàng)，准确率为零。这表明，推理模型并没有实际性地解决模型的能力瓶颈。

图片来源：《思考(sīkǎo)的幻象：通过问题复杂性的视角理解推理模型的优势(yōushì)与局限》

面对难题，直接(zhíjiē)“躺平”

同时，研究还发现，随着(suízhe)问题复杂度的(de)增加，推理模型在初期会投入更多的思考token。然而，当问题难度达到某个临界点(línjièdiǎn)时，模型推理能力就会发生崩溃，思考不增反降。

这表明(biǎomíng)，推理模型似乎存在一个内在(nèizài)的“缩放限制”。当它预感到(dào)问题过于困难无法解决时，即便有充足的计算预算（token limit），它也会选择“躺平”，减少思考的努力。

过度思考(sīkǎo)，连“抄作业”都不会

此外，研究人员不仅关注最终答案(dáàn)，还分析(fēnxī)了推理痕迹——即给出答案之前生成的逐步“思考”过程。他们发现，在简单的问题中，模型往往在早期就(jiù)找到了正确的解决方案，但随后继续(jìxù)进行不必要的思考。

在中等复杂度的问题中，模型往往在推理过程(guòchéng)中走错路径，最终在“思考”的后期(hòuqī)才找到正确的答案。但在高复杂度的问题中，准确度为零，推理变得混乱(hùnluàn)或不连贯。

更令人担忧的是，在汉诺塔任务中，研究(yánjiū)人员直接在提示词中提供了完整的解题算法(suànfǎ)，要求模型仅仅是“执行(zhíxíng)”这个算法。但模型的表现没有任何改善，依然在相同的复杂度上崩溃。

苹果论文引(yǐn)争议：测试设计存在缺陷？

苹果此次发布的论文在AI圈(quān)引发了不小的争议。

AI研究者Lisan al Gaib在复现(fùxiàn)论文中的汉诺塔测试后发现，模型根本不是因为推理能力不佳而失败，而是(érshì)因为输出(shūchū)token限制。

也就是说，不是模型不会(búhuì)解答，而是无法输出如此多的内容。

GitHub软件工程师Sean Goedecke称，存在(cúnzài)复杂性(fùzáxìng)阈值并不意味着推理模型“实际上并不推理”。

Sean表示(biǎoshì)，即使没有推理到第十一步，但前十步仍是在推理。“根据我自己测试(cèshì)的结果，模型很早就决定数百个算法步骤太多了，根本无法尝试，因此(yīncǐ)它们干脆不开始。”

Sean举了一个(yígè)例子，“有多少人能坐下来正确地算出一千步汉诺塔？有很多人能做到(zuòdào)，但(dàn)也有很多做不到。那么，那些算不出答案的人就没有推理能力吗？当然有！他们只是没有足够的认真和耐心去手动完成一千次算法(suànfǎ)的迭代。”

著名(zhùmíng)AI越狱提示词专家Plenny the Liberator直言，如果我是苹果CEO，看到我的团队发表一篇只专注(zhuānzhù)于记录当前方法局限性的论文(lùnwén)，我会当场解雇所有参与者。

AI博主henry表示，“苹果作为世界上(shàng)最富有的(de)公司，拥有无与伦比的优势，全力押注人工智能(réngōngzhìnéng)，许下无数承诺，但被所有人瞬间超越。赛程已进行两年，却(què)一无所获，于是写了这篇论文说这一切都是不重要的。”

WWDC在即，苹果“酸(suān)了”？

图片(túpiàn)来源：苹果官网截图

部分观点认为(rènwéi)，苹果发布质疑推理模型(tuīlǐmóxíng)能力的论文是“吃不到葡萄说葡萄酸”。

北京时间6月10日凌晨1点，苹果年度开发者大会（WWDC 2025）即将(jiāng)拉开帷幕。然而，外界普遍认为，这次活动在AI方面的进展可能(kěnéng)有限，备受(bèishòu)期待的Siri升级也将继续缺席。

据外媒报道，此次WWDC上苹果在AI方面(fāngmiàn)的更新不会带来(dàilái)太多惊喜。科技记者(jìzhě)马克·古尔曼发文透露，苹果今年WWDC中关于AI的内容预计会比较少，甚至可能“令人失望”。

在去年WWDC上发布(fābù)苹果智能（Apple Intelligence）时(shí)，苹果曾高调宣布(xuānbù)对语音助手(zhùshǒu)Siri进行“彻底重构”，新Siri应该更聪明、更懂用户、能够理解并执行复杂任务。然而，一年过去，Siri的升级却迟迟未见实质性进展。

据多位前苹果员工透露，苹果AI领域的进展不顺，部分原因在于公司(gōngsī)内部领导风格的差异和(hé)组织间的协作问题。

另一方面，苹果在AI领域的(de)探索，也受到了技术路线选择(xuǎnzé)和隐私政策带来的双重影响。苹果一直以来引以为傲的“隐私至上”原则，在AI时代给其带来了一些新的负担。一位(yīwèi)熟悉苹果AI和软件开发工作的人表示：“在苹果公司开发AI的过程中，做任何(rènhé)事情都可能遇到(yùdào)很多‘不’，你必须与负责隐私的部门反复沟通协调才能推进(tuījìn)工作。”