arXiv · cs.CL· Obada Kraishan·· 19 天前精选AI 评分55
arXiv 论文：增大推理预算并不能减少大语言模型的认知偏差
The Long Road to the Same Answer: Cognitive Bias Under Escalating Reasoning Budgets in Large Language Models
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Obada Kraishan
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.10049v1
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AI 导读
arXiv 论文（2610.10049，被 IEEE CogMI 2026 接收）用 30 个情境、6 种偏差和 0/1024/4096/8192 token 思考上限在 4 个模型家族做了剂量反应研究，共 12,350 次 API 调用。结果发现推理模型并不比匹配的非推理模型更少偏差，偏差幅度也不随实际消耗的推理 token 增加而可靠下降；锚定是唯一沿人类方向的偏差（d = 1.89），其余偏差多反向；一条让模型先复述锚点的简单指令降低了全部锚定题目的偏差。作者据此主张不应把测试时推理当作理性保证，应对部署模型逐项审计偏差。
推荐理由
研究用 12,350 次 API 调用检验推理预算与决策偏差的关系，结论可迁移到对部署模型的偏差审计思路上。
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