- BrainTools - https://www.braintools.ru -

Команда учёных провела масштабный анализ [1]171 485 «трасс рассуждений» (reasoning traces) от 17 открытых моделей ИИ, а также сравнила их с набором из 54 решений, сделанных людьми – от математики [2] и задач по проверке ошибок до сложных политических и медицинских дилемм.

В результате выяснилось, что на структурированных задачах (например, классические математические примеры) ИИ использует относительно разнообразные умственные приёмы – комбинирует простые понятия, разбивает проблему на части, проверяет шаг за шагом. Но как только задача становится неоднозначной, открытой или требует абстрактного мышления [3] – модели резко начинают использовать линейные, пошаговые вычисления, простые проверки правдоподобия и перестают проявлять гибкость.
У людей же в таких ситуациях доминирует метакогнитивный подход. Они меняют стратегии, используют абстракции, строят причинно‑следственные цепочки, пересматривают промежуточные шаги, настроены на самоанализ и адаптацию. Именно такие глубокие паттерны коррелируют с успешным решением сложных задач.

Учёные считают, что нынешние методы тестирования ИИ, когда оценивают только итоговый ответ, дают ложное впечатление [4] о настоящем мышлении моделей. Новый фреймворк с 28 когнитивными компонентами показывает: ИИ всё ещё часто просто подбирает знакомые шаблоны, а не настоящим образом рассуждает.

Интересно, что при специальной подсказке, когда системе дают структуру: сначала собрать факты, потом структурировать, потом сделать вывод – сильные модели (например, Qwen‑, Llama‑ и Qwen‑Distill‑семейства) иногда прибавляют в точности до +60 % на задачах с открытым контекстом, но слабые модели часто падают в производительности.
Авторы подчёркивают, что мы всё ещё далеко от того, чтобы ИИ рассуждал так, как человек. Но новая карта когнитивных механизмов и трасс рассуждений – важный инструмент, чтобы создать следующее поколение моделей, где рассуждение строится не по шаблонам, а по принципам.
Делегируйте часть рутинных задач вместе с BotHub! [5] Для доступа к сервису не требуется VPN и можно использовать российскую карту. По ссылке [6] вы можете получить 100 000 бесплатных токенов для первых задач и приступить к работе с нейросетями прямо сейчас!
Источник [7]
Автор: cognitronn
Источник [8]
Сайт-источник BrainTools: https://www.braintools.ru
Путь до страницы источника: https://www.braintools.ru/article/22400
URLs in this post:
[1] анализ : https://arxiv.org/pdf/2511.16660v1
[2] математики: http://www.braintools.ru/article/7620
[3] мышления: http://www.braintools.ru/thinking
[4] впечатление: http://www.braintools.ru/article/2012
[5] BotHub!: https://bothub.chat/?utm%5C%5C%5C%5C%5C%5C%5C%5C%5C%5C%5C%5C%5C_source=contentmarketing&utm%5C%5C%5C%5C%5C%5C%5C%5C%5C%5C%5C%5C%5C_medium=habr&utm%5C%5C%5C%5C%5C%5C%5C%5C%5C%5C%5C%5C%5C_campaign=news&utm%5C%5C%5C%5C%5C%5C%5C%5C%5C%5C%5C%5C%5C_content=SCIENTISTS%20DISCOVER%20AI%20WEAKNESSES:%20WHY%20MODELS%20STILL%20DON
[6] По ссылке: https://bothub.chat/?invitedBy=m_aGCkuyTgqllHCK0dUc7
[7] Источник: https://the-decoder.com/new-study-maps-how-ai-models-think-and-where-their-reasoning-breaks-down/
[8] Источник: https://habr.com/ru/companies/bothub/news/970308/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=970308
Нажмите здесь для печати.