研究：大型推理模型日常逻辑推理表现不及思维链提示模型
原文标题：Are Large Reasoning Models Good Everyday Reasoners? A Comparison with Non-Reasoning Models on Logical Reasoning Tasks
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论文构建基于语言与语用推理现象的基准，系统评测大型推理模型（LRM）与日常推理模式的契合度，并与非推理模型在受控提示下对比。结果显示：当日常推理偏离形式逻辑时推理模型表现下降，部分带思维链提示的非推理模型反而更优，额外指令提示对推理行为控制有限。
- 问题
- 大型推理模型在日常逻辑推理上是否可靠，此前缺乏系统评测。
- 方法
- 构建基于语言与语用推理现象的基准，在受控提示下对比推理模型与非推理模型。
- 结果
- 日常推理偏离形式逻辑时推理模型表现下降，部分带思维链提示的非推理模型反而更优。
- 影响
- 选型时不能默认推理模型更强，日常场景下带思维链的普通模型可能更划算。
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