最近折腾推理型大模型,有种被重新教育一遍的感觉。以前那种基本是"秒回",你问个稍微绕弯的问题,它张嘴就给一个看着很对、其实错得离谱的答案。现在这代不太一样了——它会在看不见的地方先把思路铺开,自己跟自己较劲好几轮,再吐结论。
我拿几道以前必翻车的逻辑题和代码 bug 试了试,正确率确实上了一个台阶。更耐人寻味的是它开始会"犹豫",遇到没把握的地方自己打补丁、做自检,不再是那种盲目的自信。从某种角度看,这种从"凭直觉冲"到"先想再做"的转变,比单纯把参数堆大要吓人得多。
再叠上工具调用,它已经能跨好几个步骤去跑一个真实的小研究任务,而不只是陪你闲聊。我在琢磨,当"想清楚"这件事也开始能被外包,人该把脑子留在哪儿。前两天烧烤摊上跟朋友聊到这,啤酒都喝得不香了。