（来源：上观新闻）
研究者把所有🇾🇪🛳模型都成功解🍭🎩决的任🇳🇺⬅务（230 个🍔📐）和所有模型都失🏡败的任务🇰🇵（100 个）分🇺🇾🐑别拿出来比较，发🚍现模型的相对排🇲🇳🐺名几乎没有变📶化🆗。这种现象的背后，👂🕛是因为现有的👨🚀🙀语言模型完全受制🐞于一种被称为“🤜下一个词预测”的🇵🇲工作机制🕗🧻。
当研究人员🔧👨👨👧👦限制模型🌪只能生🇨🇿⭕成极其简短的❄内部思考🇸🇧↗时，它的性能提🇱🇻🚯升相对有😁限；而⏹👨👦一旦放开限制，🇸🇧🌊让模型在给出最🕛终答案前进行足👆够长篇幅的深🦚度反思，它在各💶✖项复杂推理任务🇪🇪🖐上的正⏹🇧🇲确率就会像🛍攀登阶梯一🤾♂️样稳步上👯♂️涨▶🇾🇹。平台的📅核心动作在🍦于“连接”😅。
