北京
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把一个问题拆成子问题图，再在图上一层算答案、算置信度——这套流程被不少方法当成默认前提。Meta与密歇根州立大学的一篇新论文指出，这个前提很少被验证：大模型搭出来的推理图质量参差不齐，而图里的错误会一路带进由它计算出的置信度分数。
研究团队测了9个模型，给出的帮助逐级减少：从直接给出步骤之间的连接关系，到让模型自己搭出整张图。结果显示，图的质量更多跟随模型家族和图的结构形态，而不是模型规模。
最反直觉的一处是：Qwen3-32B在回答子问题上的表现，比Qwen3-8B更差。参数更大，拆出来的子问题反而答得更糟。
论文给出的建议很直接：如果你要在模型生成的推理图之上继续搭建，先检查这张图本身，再去相信由它算出的答案或置信度。图错了，后面叠上去的分数也跟着错。
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