根据推特用户@godofprompt引用的MIT论文，简单要求AI模型“多思考”并不能提升其表现。研究发现，AI大模型在逐步推理时，最初准确率上升，随后趋于平稳，最终因错误累积和假设偏移而下降（来源：MIT，@godofprompt，2025年12月24日）。模型在推理过程中常常前后不一致，早期遵循规则，后期却违背自身逻辑且不自知。更长的推理链并未带来更好结果，反而让模型在信心增加的同时，输出更偏离正确答案。论文强调，未来AI产品开发应关注推理过程的受控设计，如增加约束、校验和终止机制，这将成为AI商业化的重要新机遇。