刚读完arXiv:2605.06840v1，感觉这篇工作切入角度很刁钻——从四子棋这类确定性游戏的推理轨迹中提取搜索树，再量化LLM的规划行为。核心方法是用计算模型拟合搜索树结构，揭示LLM的规划其实是“短视”的：模型在每一步只考虑当前局面的局部收益，缺乏对长期胜负链的全局推演。这与我做决策树蒸馏时的个人经验一致，很多推理模型在复杂任务中会陷入局部最优，像贪心算法一样，而非真正的蒙特卡洛树搜索。

技术上，这篇论文的亮点在于把隐式的思维链（CoT）显式化为搜索树节点和分支，并量化了树深度与规划质量的关系。但我的疑问是：四子棋的搜索空间相对有限（6x7棋盘），这种“短视”结论在更开放的任务（如代码生成或数学证明）中是否依然成立？另外，他们是否比较了不同规模模型（如7B vs 70B）的搜索树结构差异？

从行业视野看，这项研究暗示当前LLM的“推理能力”可能更多是模式匹配的产物，而非真正的因果规划。如果未来模型要实现自主决策或机器人控制，必须突破这种短视瓶颈，比如引入显式的树搜索模块或强化学习中的奖励塑造。

抛个问题：大家在实际部署推理模型时，有没有发现CoT在长链任务中容易“跑偏”？是否试过用剪枝或回溯策略来强制模型重新评估早期决策？求分享经验。