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大型语言模型（LLMs）的能力引发了广泛讨论。尽管它们在规划任务中表现出色，但是否真正具备推理能力仍存争议。这种区别对于理解LLMs的本质至关重要。研究表明，LLMs在处理复杂逻辑和抽象思维时存在局限性，更多依赖于模式识别和数据拟合。虽然它们能生成看似合理的回应，但在面对需要深度理解和创造性思考的任务时，表现往往不如预期。因此，明确区分推理与规划能力有助于更准确地评估LLMs的实际应用潜力。