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近期，Bengio的最新研究揭示了在Chain of Thought（CoT）推理中存在的误区。研究表明，当前观察到的推理过程并不一定真实反映模型内部的推理机制。大型语言模型（LLM）在处理复杂任务时，往往会在后台默默纠正自身的错误，而这一关键机制并未在CoT中得到体现。该论文进一步指出，约有25%发表于顶级会议的相关论文未能准确描述LLM的实际推理路径，从而对现有认知提出了挑战。这项发现为未来关于AI推理能力的研究提供了新的视角，并呼吁学术界重新审视CoT方法的有效性与局限性。