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前AlphaGo团队成员：大语言模型并不真正具备推理能力
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AI 综述
2026年10月2日，MIT Technology Review刊登前Google DeepMind AlphaGo团队成员Thore Graepel撰文，称大语言模型的链式思维本质上仍是更长的逐token预测，并非真正的系统2推理。Graepel指出当前大语言模型存在三个缺陷：一是缺乏显式、可审查的认知状态；二是知识与推理纠缠在神经网络权重中，难以分离；三是链式思维常常是事后编造而成，并非真实推理过程的反映。Graepel已离开DeepMind，并希望借鉴AlphaGo所使用的显式博弈树搜索与信念更新机制，构建可审计的通用机器推理系统。截至目前，这是该事件的首篇报道，后续进展有待持续跟踪。
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最新进展10月2日 16:00
前AlphaGo成员Graepel撰文称大语言模型链式思维仍只是逐token预测，缺乏真正系统2推理能力。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月2日
- MIT Technology Review · AI前AlphaGo团队成员：大语言模型并不真正具备推理能力
前Google DeepMind AlphaGo团队成员Thore Graepel撰文称，大语言模型的链式思维仍只是更长的逐token预测，并非真正的系统2推理。他指出三个缺陷：缺乏显式可审查的认知状态、知识与推理纠缠在神经网络权重里、链式思维常事后编造。Graepel已离开DeepMind，希望借鉴AlphaGo显式博弈树与信念更新机制，构建可审计的通用机器推理系统。