放大不等于可预测：思维模型中的推理行为

英文标题：Amplified Does Not Mean Predictive: Reasoning Behaviors in Thinking Models

该论文探讨推理模型中哪些推理行为与答案正确性相关，以及面向推理的训练是否会强化这些行为。作者指出，这一区分十分重要，因为推理导向训练可能让模型的推理轨迹显得更加审慎、经过更多思考，但这未必意味着其预测能力或答案可靠性相应提升。研究对开发者评估 Claude、OpenAI 等模型的思维链与 Agent 推理能力具有参考意义：不能仅凭推理过程的表面复杂度判断模型表现。

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