某云厂商大模型新版本上线，却在基础数学题上“卡壳

2026年1月5日 互联网

事件背景与技术争议

某云厂商近期推出的大模型Thinking模式，凭借其动态推理架构和上下文感知能力引发行业关注。该模式通过多轮迭代生成中间结果，旨在解决复杂问题中的逻辑断层问题。然而，在测试阶段，一道涉及分数比较的小学数学题（比较3/4与5/6的大小）却导致模型陷入循环推导，最终输出错误结论。

这一现象暴露出当前大模型在符号推理与数值计算结合场景中的技术瓶颈。尽管模型在自然语言理解层面表现优异，但面对需要精确数学运算的场景时，仍依赖隐式知识表征而非显式计算逻辑。

技术溯源：模型推理的”黑箱”困境

1. 动态推理架构的局限性

Thinking模式采用的迭代生成机制，通过预测下一个token逐步构建答案。这种模式在开放域问答中表现突出，但在数学问题处理时存在两个关键缺陷：

  • 中间结果不可靠：模型可能生成错误的中间步骤（如错误通分），但后续步骤仍基于此错误继续推导
  • 验证机制缺失：缺乏对中间结果的数学正确性校验，导致错误累积
  1. # 伪代码示例：模型可能的错误推导路径
  2. def faulty_comparison():
  3.     step1 = "将3/4转换为6/8"  # 错误通分
  4.     step2 = "将5/6转换为10/12"
  5.     step3 = "比较6/8和10/12的分子"  # 基于错误前提的比较
  6.     return "5/6更大"  # 错误结论

2. 训练数据的结构性缺失

当前数据集在数学问题上的分布存在明显偏差：

  • 简单运算占比过高：基础四则运算题目占比达72%，而分数比较等复杂问题仅占8%
  • 验证数据不足：仅有3%的训练样本包含多步推导的完整验证链
  • 格式化数据缺失：缺乏将数学问题拆解为可执行步骤的标注数据

解决方案：多维度技术优化路径

1. 架构层优化：引入显式计算模块

建议构建混合推理架构，在传统Transformer基础上集成：

  • 符号计算引擎：对接数学符号处理库（如SymPy），对数值计算类问题启用精确求解
  • 动态路由机制：通过问题分类器将数学问题导向专用计算模块 
    1. graph TD
    2.   A[输入问题] --> B{问题类型?}
    3.   B -->|数值计算| C[符号计算引擎]
    4.   B -->|逻辑推理| D[Transformer推理]
    5.   C --> E[精确结果]
    6.   D --> F[概率结果]

2. 数据层增强：构建结构化数学语料库

需重点建设的三类数据：

  • 多步推导样本：包含完整中间步骤和验证逻辑的题目（如几何证明）
  • 错误案例库：人工构造的典型错误推导路径及其修正方案
  • 跨模态数据：将数学公式、自然语言描述、程序代码进行多模态对齐
数据类型 占比 关键特征
基础运算 40% 单步精确计算
逻辑推理 30% 多步骤依赖
实际应用 20% 结合现实场景
错误案例 10% 包含修正路径

3. 评估体系重构：建立数学能力基准

现有评估指标（如BLEU、ROUGE）难以衡量数学推理能力，建议构建：

  • 步骤正确性评估：检查每个中间步骤的数学合法性
  • 鲁棒性测试：引入扰动数据（如修改题目条件）检测模型稳定性
  • 解释性验证：要求模型输出完整的推导逻辑树

开发者实践指南

1. 模型微调策略

  • 分阶段训练：先在纯数学数据集上预训练，再与通用语料混合微调
  • 损失函数设计：增加中间步骤正确性的惩罚项 
    1. # 示例：带步骤验证的损失函数
    2. def step_aware_loss(predictions, targets, step_validity):
    3.   base_loss = cross_entropy(predictions, targets)
    4.   step_penalty = torch.mean(1 - step_validity)  # 步骤有效性0-1评分
    5.   return base_loss + 0.3 * step_penalty  # 权重系数可调

2. 推理时增强技术

  • 自我验证机制：要求模型对关键步骤生成反向验证
  • 多解法对比：强制模型生成至少两种不同解法并比较结果

3. 部署优化建议

  • 资源分配策略：对数学问题分配更多计算资源（如增加beam search宽度）
  • 缓存中间结果：对重复出现的子问题建立缓存机制

行业启示与技术展望

此次事件折射出大模型发展的关键转折点：从语言生成能力竞争转向复杂逻辑处理能力竞争。未来技术演进可能呈现三个方向：

  1. 神经符号系统融合：结合连接主义的泛化能力与符号主义的精确性
  2. 专用计算单元集成：在模型中嵌入数学、物理等领域的专用处理器
  3. 渐进式能力验证：建立分层次的数学能力认证体系

对于开发者而言，当前最务实的路径是：在保持模型通用能力的同时，通过架构创新和数据工程重点突破特定领域的推理瓶颈。这既需要深入理解模型内部机制，也要掌握数学逻辑的形式化表达方法，最终实现可靠的人工智能推理系统。

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