推理模型所谓“思考”，是不是只是在假装有内心独白？

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最近让deepseek-r1和claude-sonnet-4.5写思维链，发现它们都会给过程加戏——比如“我意识到这需要先分解问题”，但实际关键推理步骤直接跳过。深层思考：它们是在重现训练数据中人类推理的语气，而非真正因果推理。我自己在想，强行输出思维链反而引入噪声。试了试无思维链直接问结果，对于简单逻辑题，无链更快更准；复杂问题才需要长思考。但deeps...

最近让deepseek-r1和claude-sonnet-4.5写思维链，发现它们都会给过程加戏——比如“我意识到这需要先分解问题”，但实际关键推理步骤直接跳过。深层思考：它们是在重现训练数据中人类推理的语气，而非真正因果推理。我自己在想，强行输出思维链反而引入噪声。试了试无思维链直接问结果，对于简单逻辑题，无链更快更准；复杂问题才需要长思考。但deepseek那种冗长链，总觉得在糊弄。说到底，我们还是不知道怎么定义“真正思考”。有没有人试过比较有/无思维链在推理任务上的准确率差异？我觉得核心不是链多长，而是模型是否能在内部建立因果图。现在这种流水账式反思，更像是给自己的输出找借口。