LLM总是把简单任务复杂化，Karpathy无语：有些任务无需那么多思考

随着思维链技术的发展，大模型具备了深度思考能力，使其在复杂任务中表现优异。然而，这种能力在实际应用中带来了“过度思考”问题，尤其在简单任务中响应迟缓、推理冗长，影响使用效率。AI专家Andrej Karpathy指出，当前LLM默认模式越来越倾向于“自主代理”行为，超出日常需求。以GPT-5为例，其在图像编辑等任务中耗时长达38秒仍未执行操作。问题根源在于模型在长周期任务基准测试中被过度优化，忽视了用户对灵活性和响应速度的需求。专家呼吁应提供更多控制选项，让模型适应不同任务场景。
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