Karpathy直言：LLM过度复杂化简单任务，无需过度思考

随着推理大模型和思维链技术的发展，AI系统逐渐展现出令人惊喜的"深度思考"能力。这种进步让大模型在处理各类任务时展现出更强的通用性，特别是在复杂任务的规划与拆解方面表现突出。

通过思维链技术，我们不仅能获得更准确的输出结果，还能直观地了解模型的推理过程。这种透明性让我们能够及时发现执行环节中的问题，并通过调整指令来优化结果。可以说，正是这种"深度思考"能力，才造就了如今功能丰富、具备自主决策能力的AI智能体。

然而，这种发展也带来了新的问题。为了提升处理复杂任务的能力，大模型似乎正在走向另一个极端。许多用户都注意到，开启深度思考模式后，即便是简单的查询也会触发冗长的推理过程；而关闭该功能时，又常常得不到准确的回答。

这种现象在编程等专业场景中尤为明显。AI领域的权威专家Andrej Karpathy最近就专门发文指出了这个问题。他观察到，当前的大语言模型在默认状态下表现出过度的"自主代理"倾向，甚至超出了日常使用需求。

以编程任务为例，模型现在会进行长时间的推理，过度分析代码库中的每个文件，对一些边缘情况过分关注。Karpathy表示，他经常需要打断模型并明确指示："停，你想得太多了。只看这一份文件。不要用任何工具。不要过度设计。"

这个问题不仅限于编程领域。以最新发布的GPT-5为例，虽然OpenAI声称它是一个集成模型，能自动判断何时需要深入思考，但实际使用中仍存在明显问题。比如在图像编辑任务中，模型会花费大量时间进行"深度思考"，却迟迟不执行实际的操作指令。

Karpathy认为，造成这种现象的主要原因可能是开发者过度追求在长周期任务上的基准测试成绩。为了在这些测试中取得高分，模型被训练得倾向于对所有任务都进行深入分析，就像面对一场重要考试那样慎重对待每个简单问题。

他举了一个生动的例子：当人类被问"这样对吗？"时，会根据情境判断是快速确认（情境1）还是深入分析（情境2）。但当前的大模型往往默认采用情境2的处理方式，导致效率低下。

面对这个问题，许多用户已经开始回归最基础的使用方式。这提醒我们，大模型的发展不能完全以基准测试分数为导向，而应该更注重实际使用体验。

你对大模型的"过度思考"现象有什么看法？欢迎在评论区分享你的使用体验。

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