标题：LLM神话破灭？苹果论文最新实锤：难以实现真正智能

在苹果年度全球开发者大会（WWDC）前夕，苹果因AI功能进展缓慢而陷入被动局面。前首席设计师Jony Ive转向OpenAI合作，外界对苹果能否引领新一轮科技发展持怀疑态度。在此背景下，苹果研究团队发表一项新研究，被专家解读为对大语言模型（LLMs）的“致命一击”。

该论文《The Illusion of Thinking》探讨推理模型的强弱，指出当前模型在复杂问题上无法泛化推理，且在不同复杂度问题中表现各异。研究还发现，模型在接近关键复杂度时推理努力减少，可能存在计算能力上限。

苹果论文进一步证实，即使是最新一代模型也无法解决推理轨迹与最终答案不符的问题。专家Gary Marcus认为，LLMs无法替代传统算法，虽在特定任务上有用途，但通往AGI之路仍需结合因果推理与计算能力。

实验显示，Claude等模型在解决汉诺塔等经典逻辑问题时表现不佳，即使输入标准算法，结果仍不理想。Marcus强调，AI应结合科学家级别的推理能力与机器效率，在关键领域实现突破。

尽管苹果研究有一定局限性，但其揭示了LLMs在复杂任务上的不足，表明它们并非万能钥匙。未来，其他形式的深度学习可能更有潜力。