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作家 | 李水青

剪辑 | 心缘

智东西6月21日报说念，自上周苹果发表一篇论文，质疑大模子的想考才能，并论证大模子在复杂难题上“准确率崩溃”后，不少产业东说念主士对其进行了围攻。（《苹果AI“暴论”滚动AI圈！DeepSeek、Claude等热点大模子仅仅死记的模式机器？》）

近日，纽约大学名誉栽种、《代数想维》和《深度学习正在遇到瓶颈》的作家加里·马库斯（Gary Marcus）发文细致了反驳苹果论点的7个不雅点，包括“东说念主类也无法作念到真推理”、“实验例子遐想存在逻辑毛病”、“推理内容超出token戒指导致成果失真”、“一作是实习生”等，并对此进行了逐个指摘，证明这些不雅点短少劝服力。

博客地址：

https://garymarcus.substack.com/p/seven-replies-to-the-viral-apple

马库斯还征引大家SaaS龙头Salesforce于5月24日发布的一篇论文，拥护苹果的不雅点。这篇论文提到，在可能需要推理和算法精度的“多轮”要求下，即即是Gemini-2.5-Pro这样的顶级模子在测试中性能仅为35%。

论文地址：

https://arxiv.org/abs/2505.18878

此外，加州大学伯利克里分校于6月9日发表的一篇论文展示了视觉说话模子的脆弱性：“视觉说话模子的证据赫然比其视觉编码器差，性能会下跌到接近随机水平。”这也被觉得是苹果“大模子崩溃论”的有劲论证。

论文地址：

https://www.arxiv.org/abs/2506.08008

值得一提的是，参与这场AI论辩的除了东说念主类还有AI作家。此前6月10日，大模子Claude被放在arXiv论文的一作，与又名东说念主类作家集合“发文”质疑苹果的实验遐想有问题，强调所谓的“推理崩溃”其实仅仅token戒指导致。

论文地址：

https://arxiv.org/abs/2506.09250

一、大模子Claude被放论文一作，指摘苹果的“AI崩溃论”

苹果刚刚发布一篇论文质疑大型推理模子是“遐想考”，就有大模子“本模”跳出来反驳了。

6月10日，Anthropic旗下大模子Claude被一位名为Lawsen的东说念主类作家放在论文一作，在arXiv平台上“发表”了一篇题为《想维的幻觉的幻觉（The Illusion of the Illusion of Thinking）》的论文。

苹果此前的论文论说大型推理模子在特出特定复杂度阈值的规划难题上会证据出“准确率崩溃”，Claude的这篇论文则试图证明，他们发现这主要反应了实验遐想的局限性，而非根人性的推理失败。

这篇论文主要报复了苹果AI论文中的河内塔实验。河内塔游戏是一种经典的游戏，它有三个柱子和多个圆盘，玩家需要将左侧柱子上的扫数圆盘迁徙到右侧柱子上，何况不成将较大的圆盘堆叠在较小的圆盘上。

论文的分析揭示了三个枢纽问题：1、河内塔实验在论说的失败点系统性地超出了模子输出token的戒指，而模子在其输出中明确承认了这些戒指；2、作家的自动评估框架未能离别推理失败和履行料理，导致模子才能分类非常；3、最令东说念主担忧的是，他们的“过河”基准测试包含了由于船只容量不及导致N>5在数学上不可能出现的实例，但模子却因未能措置这些无法措置的问题而被评为失败。

当他们戒指这些实验成果时，通过恳求生成函数而不是详备的迁徙列表，跨多个模子的初步实验标明，此前被论说为完全失败的河内塔实例具有很高的准确率。这些发现突显了在评估AI推理才能时，全心遐想实验的遍及性。

这篇论文的不雅点得到不少东说念主的赞同。有网友觉得，Claude的品评证明了象征性戒指诬陷了大模子的产出。苹果的“推理崩溃”是本领性的，而非根人性的——辩论要津终将顺应。也有东说念主称“token戒指论证为性能主义提供了新的视角”，并觉得“看到AI径直参与学术商议很兴致兴致了。”

不少网友奖饰“AI看成一作的时间负责到来”、“C. Opus将成为被援用次数最多的辩论东说念主员之一”、“面前每个东说念主都在读LLM的著述，致使勾通洽东说念主员都一样”，这侧面论证了大模子的坚贞才能。

但反驳的声息依然坚贞。X平台用户Chomba Bupe说：“整件事都仅仅在重叠我在推特上看到的那些不雅点。Claude到底孝顺了什么，果然被列为作家？淌若说话模子（LM）连需要255次迭代的算法都彭胀不了，那它还有什么用？”

二、苹果AI论文七大质疑，纽约大学名誉栽种：都短少劝服力

针对无数反驳苹果AI论文的不雅点，纽约大学名誉栽种、《代数想维》和《深度学习正在遇到瓶颈》的作家加里·马库斯进行了细致，秩序列出了七个论点并进行了逐个反驳。

总的来说，马库斯觉得扫数这些反驳都短少劝服力。苹果的论文再次明确标明，规模化并非措置之说念。

不雅点1：东说念主类在处理复杂问题和内存需求方面存在清贫。

马库斯反驳称：“没错。但这还不够全面。咱们完全有根由期待机器去作念咱们作念不到的事情。汽车领有更强的耐力，算计器不会犯算术非常。这就是咱们发明算计机的原因：进行灵活恶的重叠算计。而且在很厚情况下，包括论文中要点提到的河内塔问题，咱们现存的系统都能完好运行，不会出现任何非常。AGI应该上前迈一步。

但在很厚情况下，大说话模子反而是倒退了一步。请珍贵，他们把‘咱们要构建能够透澈转换寰宇的AGI’形成了‘降服咱们，咱们的系统会犯错，东说念主类也会犯错’。

苹果论文的真实要点是，跟着算法复杂度和与西宾分散的距离不断增多，大说话模子不再合适用来运行算法，就像东说念主类不应该充任算计器一样。淌若咱们想要终局AGI，就必须作念得更好。”

不雅点2：大型推理模子无法措置问题，是因为输出需要太多的输出标记（也就是说，正确谜底太长，大型推理模子无法生成）。

马库斯反驳称：“这部分属实，但亦然一个相配玄妙的不雅察：大型推理模子有一个瑕玷，那就是其输出长度有限。关于某些大型推理模子来说，12步河内塔的正确谜底太长，无法输出，作家应该一经措置了这个问题。

但枢纽在于：

1、这个反对意见天然很玄妙，但履行上并不成解释成果的举座模式。大型推理模子在8个盘的河内塔问题上失败了，其中最优解是255步，完全在所谓的标记戒指之内；

2、编写细密的标记东说念主工智能系统时时不会遇到这个问题，通用东说念主工智能也不应该遇到这个问题。大说话模子的长度戒指是一个Bug，全都不是一个特质。再说，淌若大说话模子连像“河内塔”这样基本的算计都无法可靠地完成，你怎样能觉得它能够正确算计军事计策（尤其是在战争迷雾笼罩的情况下）或分子生物学（存在许多未知数）呢？苹果团队要求的比现实寰宇时时要求的要简便得多。”

不雅点3：这篇论文是由又名实习生撰写的。

马库斯反驳称：“这让我很不满，因为它是一种东说念主身报复而不是实质内容，它具有误导性，简直不真实，而且完全短少配景。第一作家如实是苹果的实习生Parshin Shojaee，但马库斯强调：

1、她亦然一位相配有出路的三年岁博士生，曾在许多主要会议上发表过论文。

2、淌若你真的读过这篇著述，就会明晰地发现她与领有博士学位的Iman Mirzadeh共同承担带领包袱。

3、这篇论文履行上有六位作家，而不是一位，其中四位领有博士学位；其中一位是Yoshua Bengio的昆季Samy Bengio，他在机器学习社区中相配着名气

4、在许多科学领域，像这篇论文一样，把低级作家放在第一位，资深作家放在临了，这是一种常见的作念法；千千万万篇遍及论文都这样作念了，而且从未因此受到品评。

5、真实遍及的是论文的质地。Alfred Sturtevant在发明基因图谱时照旧又名本科生。”

不雅点4：更大的模子可能会作念得更好。

马库斯反驳称：“没错，情况老是如斯，我看到过一份论说称o3-pro至少在某些时期不错措置其中一个问题。更大的模子有时会作念得更好，因为模子本人有真实的纠正，有时是因为针对特定问题进行了西宾。从外部咱们始终无法知说念是哪种原因。

但问题是，咱们无法提前知说念关于任何给定的问题，哪个模子满盈大。苹果的成果是，一些异常大的模子不错在6个圆盘的河内塔游戏中赢得顺利，给东说念主一种耀眼的假象，但到8张圆盘时就会崩溃，这不是好的信号。东说念主们只需要一直测试扫数的东西，而简直莫得任何保证。有些模子可能对规模为S的任务T来说满盈大，但鄙人一个规模或略有不同的任务T’上会失败，等等。这一切都形成了掷骰子游戏。”

不雅点5：这些系统不错用代码措置难题。

马库斯反驳称：“在某些情况下如实如斯，这关于神经标记东说念主工智能来说是一个巨大的顺利，因为它们无法在莫得代码的情况下可靠地措置难题，而且代码是标记化的。这极地面证明了我一直以来的说法：咱们需要一种能够整合神经麇集和标记算法及暗示，举例逻辑、代码、学问图谱等的东说念主工智能。但同期，咱们需要可靠地、通用地作念到这少量，而咱们还莫得跨过这个门槛。

遍及的是，苹果论文的标的是了解大型推理模子怎样通过推理和回溯在无东说念主协助的情况下探索措置决策，而不是了解它怎样很好地应用从麇集上检索到的现存代码。打个譬如：学生可能会悔恨数学测验需要手算积分或微分，即使数学软件不错立即给出正确谜底。关连词，憨厚叮嘱问题的主义并非寻找问题的谜底，而是评估学生对见识的清醒。

大说话模子真的清醒河内塔算法的见识吗？这恰是苹果团队想要探究的。大说话模子能下载正确的代码吗？天然不错。但淌若遇到新问题、环境顷然万变等情况，在莫得见识清醒的情况下下载代码就没什么用了。”

不雅点6：这篇论文惟有四个例子，其中至少有一个（河内塔）并不完好。

马库斯反驳称：“例子可能都不是完好的，但这四个例子加在一都，提供了与数十篇其他先前论文相吻合的凭证，他降服还会发现更多的例子。他我方一经在算法应用中发现了几个雷同的非常，将在几天后写出来。

纽约大学的Tal Linzen刚刚发表了另一个例子，其中模子……能够更正简便版块的说话问题（袖珍语法、短字符串），但跟着问题变得愈加复杂，准确率会马上下跌。马库斯觉得，假以时日，咱们将看到无数论文强化苹果的成果。”

不雅点7：这篇论文并非簇新事，咱们早已知说念这些模子泛化才能很差。

马库斯反驳称：“没错，但为什么咱们觉得这些模子是通往通用东说念主工智能的康庄大路呢？除了这是一项玄妙的辩论，明确了一个遍及不雅点除外，真实的新闻是，东说念主们终于运转关爱生成式AI的两大要命时弊之一，并融会到其遍及性。趁便说一句，同期听到‘这是错的’和‘咱们早就知说念’确实太搞笑了。至少有一次，我看到一个东说念主同期说出了这两句话，断绝几分钟。

归根结底扫数这些反驳都短少劝服力。淌若像Sam Altman这样的东说念主感到弥留，那是因为他们应该弥留。苹果的论文再次明确标明，规模化并非措置之说念；这一次，东说念主们终于运转关爱这个问题了。”

三、Salesforce新辩论“撞题”苹果：多轮推理测试下准确率仅35%

除了马库斯的一系列反驳，Salesforce最新发布的一篇论文拥护了苹果的不雅点。

论文证明，在可能需要推理和算法精度的“多轮”要求下，即即是Gemini-2.5-Pro这样的顶级模子在测试中性能仅为35%。马库斯觉得这足以和苹果的论文交融证明现时的本领不的确。

让咱们来具体望望这篇论文，论文发布于2025年5月24日，题为：《CRMArena-Pro：对不同行务场景和互动中的大说话模子智能体进行全面评估（CRMArena-Pro：Holistic Assessment of LLM Agents Across Diverse Business Scenarios and Interactions）》

论文提到，尽管智能体（AI Agent）在贸易领域领有变革后劲，但由于庸俗使用的平台上短少公开且真实的业务数据，灵验的性能基准测试受到禁锢。现存的基准测试时时对其环境、数据和智能体与用户交互短少保真度，对各式业务场景和行业的覆盖范围有限。

为了弥补这些不及，Salesforce推出了CRMArena-Pro，这是一个全新的基准测试，用于对各式专科环境中的大说话模子智能体进行全面、真实的评估。CRMArena-Pro在CRMArena的基础上进行了扩展，包含19项经行家考证的任务，涵盖销售、劳动和“确立、订价和报价”经过，适用于B2B和B2C场景，交融了由不同变装辩论的多轮交互和守秘融会评估。

实验标明，率先的大说话模子在CRMArena-Pro上的单轮顺利率仅为58%傍边，在多轮建筑下，性能权贵下跌至约35%。

天然使命流彭胀关于顶尖的智能体来说更容易掌持（单轮顺利率特出83%），但其他经评估的业务妙技却靠近更大的挑战。此外，智能体的固有守秘融会简直为零；天然有针对性的请示不错改善这种情况，但这通常会挫伤任务绩效。

这些发现突显了现时大说话模子才能与企业需求之间的巨大差距，展示了在多轮推理、守秘性和多功能妙技习得方面赢得越过的必要性。

这篇论文相同质疑了当下主流测试基准的价值，并通过一个基于业务场景数据的新基准论证了主流推理模子才能的不及。

此外，其中有一句话关于好多企业来说都是一个碎裂身分：简直零守秘性。这又报复了大说话模子在信息安全上的不及。

四、UC伯克利论文：视觉说话模子很脆弱，只会学习捷径

另一篇论文展示了视觉说话模子（VLM）的脆弱性：“视觉说话模子的证据赫然比其视觉编码器差，性能会下跌到接近随机水平”，X用户Chomba Bupe觉得，这意味着说话模子仅仅忽略了来自视觉编码器的丰富信息然后输出内容。

他谈说念：“清醒视觉信息需要某种形态的概述推理，淌若莫得推理，一语气到视觉编码器（VE）的说话模子只会学习捷径，即忽略来自VE的信息并捏造看起来合理但毫意外旨的细节。”

让咱们具体来看下这篇论文，论文由加州大学伯利克里分校于2025年6月9日发布，题为：《遮掩在可想而知的场地：视觉说话模子忽略了它们的视觉证据（Hidden in plain sight: VLMs overlook their visual representations）》。

论文提到，说话提供了一个天然的界面来指定和评估视觉任务的性能。为了终局这一可能性，视觉说话模子必须顺利地整合视觉和说话信息。UC伯克利辩论东说念主员的使命将视觉说话模子与其视觉编码器的径直读数进行比拟，以了解它们跨模态整合的才能。在一系列以视觉为中心的基准测试（举例深度料到、对应性）中，他们发现视觉说话模子的性能赫然低于其视觉编码器，性能下跌到接近随机水平。

他们通过对通盘视觉说话模子进行一系列分析来探究这些成果：1、视觉表征的退化，2、对任务请示的脆弱性，以及3、说话模子在措置任务中的作用。

他们发现，彭胀这些以视觉为中心的任务的瓶颈就在于这第三类。视觉说话模子无法灵验地应用通盘模子中易于探望的视觉信息，何况它们接收了大说话模子中存在的说话先验。

如下图所示，在扫数任务中，尽管视觉编码器的性能存在较大各异，但视觉编码器的证据均权贵优于视觉说话模子评估和盲评估。此外，尽管DINOv2在6项任务中的5项里是性能最强的编码器，但它在职何任务中都未使视觉说话模子要津达到最高性能。

结语：苹果AI论文争议，呼叫新评估范式

这场围绕苹果论文激发的学术论争超出本领细节争论，波及大模子发展前途的信仰。一方面这种反共鸣的不雅点受到了来自多方的围攻，另一方面，Salesforce和UC伯克利的辩论则从多轮复杂推理任务的权贵低顺利率、以及视觉说话模子对视觉信息应用的脆弱性等不同角度，提供了有劲的佐证。

这场争论不仅指出了“规模化”旅途的潜在局限体育游戏app平台，更倡导评估范式的更动与底层架构的冲破。将来的冲破点不祥在于更久了地清醒模子失效的根源，遐想更能真实反应智能实质的测试基准，以及探索神经标记结合等新架构，使AI不仅能识别模式，更能进行可靠、可泛化的算计与推理。