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大型语言模型（LLM）的推理能力一直被视为衡量其性能的重要指标。然而，一项由华人学者主导的研究提出了新观点：思维链CoT可能分散了模型的注意力，从而导致性能下降。这一发现挑战了传统认知，揭示了LLM在推理过程中潜在的局限性。研究强调，优化注意力机制或能提升模型的整体表现。