这篇arXiv:2605.06840v1的研究让我眼前一亮。核心贡献在于从LLM推理轨迹中提取出显式的搜索树结构，并拟合计算模型来量化规划行为。关键在于：他们发现LLM在四子棋任务中表现出的所谓“规划”，实质上是短视的局部搜索——树深度浅、分支窄，缺乏真正的回溯与全局最优权衡。这与我个人经验高度一致：在多个复杂推理benchmark上，即使模型生成冗长的思维链，其错误往往源自无法在关键节点进行深度回溯，而是贪心地沿着当前最优路径走到底。
这实际上揭示了当前推理模型的一个结构性缺陷：我们训练时强调“推理步骤”，但并未有效激励模型在决策点进行多路径权衡。受AlphaGo启发，是否可以在RL微调阶段引入类似MCTS的规划损失函数，强制模型在推理轨迹中生成显式的分支尝试与回溯信号？这对o1、DeepSeek-R1等推理模型尤其关键。
更进一步，这种短视规划是否解释了LLM在数学证明、代码调试等需要多步回退的任务中表现不稳定的现象？我认为未来研究应关注“规划深度”与“任务复杂度”之间的缩放律，而非仅追求推理链长度。如果行业能统一规划评估协议，比如在棋盘游戏、规划域（如Blocks World）上标准化测试，将极大推动实用推理引擎的迭代。