这篇论文通过从四子棋游戏推理轨迹中提取搜索树，量化了LLM的规划行为，揭示了其本质是短视的局部搜索而非全局规划。核心发现是：LLM生成的搜索树深度有限，且节点扩展更倾向于近期收益，这与经典规划算法如蒙特卡洛树搜索（MCTS）的长期价值评估存在本质差异。从技术实践看，这解释了我个人经验中LLM在复杂多步任务（如代码生成）中容易陷入局部最优的问题——模型更像是在做贪婪的即时推理，而非真正的远期权衡。
个人观点：论文的方法论有启发性，但四子棋作为简化环境，其结论能否泛化到自然语言任务？我质疑搜索树提取的粒度是否足以捕捉LLM在开放式推理中的隐式规划。讨论问题：1）如何设计训练目标，强制模型学习更深的搜索树？2）是否可以通过外部工具（如搜索API）弥补LLM的短视？行业视野看，这项研究为可解释推理提供了新视角，但提示我们当前推理模型可能只是“高级的n-gram”，离强人工智能的规划能力还有距离。