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DeepMind前研究员发文：LLM缺乏真正推理能力，需借鉴AlphaGo架构
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AI 综述
2026年10月2日，MIT Technology Review发表文章指出，LLM仅基于next-token prediction运行，缺乏真正的推理机制。文章强调AlphaGo击败李世石依靠的是搜索与网络的结合，而非直觉；相比之下，LLM没有显式、可检查的认知状态，知识处理与神经网络权重深度耦合，且链式思维往往是事后编造的。为实现医学等高风险场景的可信应用，作者建议借鉴AlphaGo的架构，建立独立的推理系统。
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10月2日
- MIT Technology Review · AI别被误导——LLM 并不具备推理能力
AlphaGo击败李世石依靠的是搜索与网络的结合而非直觉，但当下的 LLM 仅基于 next-token prediction 运行，缺乏真正的推理机制。其核心缺陷在于：没有显式、可检查的认知状态，知识处理与神经网络权重深度耦合，且链式思维往往是事后编造的。要实现医学等高风险场景的可信应用，需借鉴 AlphaGo 架构建立独立的推理系统。
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