这篇arXiv:2605.06840v1的工作很有意思，核心在于他们从四子棋的推理轨迹中提取了搜索树，并量化了LLM的规划行为。关键发现是：模型在推理时表现出明显的短视规划——它更倾向于当前局部的最优解，而非全局的远期收益。这种“短视”并不是因为模型缺乏计算能力，而是搜索树的分支剪裁策略过于贪婪。
从我个人经验看，这种短视规划在复杂任务（比如代码生成或多步推理）中其实很常见。模型往往在早期步骤中过度自信，导致后续路径被锁死。这篇论文的贡献在于，它用可量化的搜索树结构验证了这一点，并且通过拟合计算模型，揭示了规划深度与性能之间的非线性关系。
我的疑问是：这种短视规划是否可以通过改变训练数据中的搜索树分布来缓解？比如，引入更多需要远期规划的任务实例，或者调整推理时的采样策略。另外，对于非确定性决策场景（如开放域对话），这种搜索树模型是否还能有效刻画？
从行业角度看，这项研究可能推动LLM从“生成式推理”向“搜索式推理”的转变。未来，我们或许能看到更接近AlphaGo的规划机制被集成到语言模型中，但这需要解决计算成本与推理时延的平衡问题。总之，短视规划是当前LLM的一个隐性瓶颈，而不是简单的“推理能力不足”。