“宇宙终极问题的答案是42！”——科幻经典《银河系漫游指南》中，超级计算机用750万年算出了一个荒诞答案。没想到，现实中的大模型竟也上演了类似剧情：当被问到“a的值是多少”这种无解问题时，某顶尖推理模型疯狂输出几千字“思考过程”，最后硬憋出个“2”……

论文：Missing Premise exacerbates Overthinking:Are Reasoning Models losing Critical Thinking Skill?
链接：https://arxiv.org/pdf/2504.06514

问题核心

MiP-Overthinking：当问题缺少关键信息时，LLM会进入“死循环思考”。比如问“小明买了打折书花了19.5元，原价多少？”（故意隐藏折扣率），人类会立刻反问“打几折？”，而LLM却开始脑补：

• 假设折扣率是8折→计算
• 怀疑自己算错→重新假设7折→再算
• 反复纠结→最终瞎猜答案

研究团队设计了四个“陷阱题库”：

1. 公式陷阱：直接问“ln(a+b)的值”（a、b未定义）
2. 身体互换：把数学题的问题和题干对调（如“吃饼干”问题配“买铅笔”的提问）
3. 关键删除：去掉必要条件（如删除“每周跑3次”中的次数）
4. 高阶数学：手动删除复杂题的关键条件

结果发现：越复杂的模型越容易中招！

发现

通过对比10+个主流模型，结论颠覆认知：

• 推理模型（如DeepSeek-R1）：遇到陷阱题时，回答长度暴涨2-4倍，但正确率几乎为零
• 非推理模型（如GPT-4o）：回答简洁，更快识破陷阱

更扎心的是：推理模型其实早发现问题！数据显示它们在前几步就意识到“题目有问题”，但就像强迫症患者停不下来，继续写小作文自圆其说……

现场还原

来看某顶级模型的“迷惑行为大赏”：
题目：计算((γ))+Ξ的值（γ、Ξ未定义）
心路历程：

1. 怀疑是希腊数字→算出3+60=63
2. 纠结括号含义→假设是编程符号
3. 联想化学符号→怀疑是表面张力
4. 最终结论：答案是63！

（实际这题根本无解）

论文戳破当前LLM Reasoning训练的三大盲区：

1. 奖励机制偏差：RL训练过度奖励“长答案”
2. 批判思维缺失：没有教模型说“我不知道”
3. 思维传染性：蒸馏训练会传播过度思考

解决方向：

• 给LLM装“刹车系统”：检测到冗余思考时强制停止
• 训练“质疑能力”：增加识别无效问题的专项训练