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思维链推理的效果随模型规模呈现涌现性，在较小模型上几乎无效，在足够大的模型上才能显著提升推理准确率
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7/19/2026
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Verified研究发现模型生成的思维链推理与其实际内部计算过程并不完全对应，可能给出与真实决策路径无关的事后解释84% similarUnverified大模型在约千亿参数规模附近突然展现出思维链推理、多步数学解题等此前小模型不具备的能力82% similarUnverified大型语言模型在需要多步推理的数学和逻辑问题上表现不佳，模型倾向于直接'跳'到答案而非经历中间推理步骤79% similarUnverified推理模型在返回最终结果前进行内部链式思考（Chain-of-Thought），消耗大量token和计算时间以换取更深层理解和更低错误率78% similarUnverified推理模型内置了自主分解和验证机制，过度精细的提示词反而会压缩模型的推理空间78% similar
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