长推理链泛化性堪忧——换了个冰箱型号就不认了

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降价后猛跑deepseek长链推理,工位新换R600a冰箱(旧款R134a),同样prompt结构(因果锚点+反事实路径),它推得贼长但结论全指向老型号故障。感觉只是记住了链模板,没学到因果拓扑的抽象层。换场景因果边权重一变,长链反而放大错误。现在觉得短链+显式定义任务边界(“仅诊断当前型号特有故障”)比堆步数靠谱。大家有遇到类似情况吗?模型是真的理解了因...

降价后猛跑deepseek长链推理,工位新换R600a冰箱(旧款R134a),同样prompt结构(因果锚点+反事实路径),它推得贼长但结论全指向老型号故障。感觉只是记住了链模板,没学到因果拓扑的抽象层。换场景因果边权重一变,长链反而放大错误。现在觉得短链+显式定义任务边界(“仅诊断当前型号特有故障”)比堆步数靠谱。大家有遇到类似情况吗?模型是真的理解了因果,还是只在训练覆盖的因果网里复读模式?