单元四 · 智能推理的应用
第20课 会“思考”的推理模型
一、学习目标
- 体验推理模型的“思考”过程。
- 认识推理模型的优势与局限性。
- 了解推理模型“思考”的本质。
二、情境导入
人们把这种模型视为会“思考”的模型，即推理模型。
同学们，现在很多模型不仅能提供参考答案，还能展示生成参考答案时所经历的“思考”过程。
大家分享一下你使用过的、会“思考”的模型有哪些？
三、核心讲解
1．要点梳理
体验模型“思考”过程
算法：把任务拆成可执行的步骤：弄清输入、处理、输出，再按顺序验证。
- 模型“思考”的局限
- 探究模型“思考”的原理
- 会“思考”的模型指的是那些不仅能给出参考答案，还能展
- 示生成答案的推理过程的模型。它们通过思维链等方式，模拟人
- 类思考，将复杂问题分解为多个步骤，逐步推导出结论，使人们
想一想：把问题「计时 7 分钟，小沙漏能计时 4 分钟，怎样才能准确计时 9 分钟」交给会“思考”的模型，观察它是否逐步展示推理过程
弄清以上要点后，再进入下方动手体验，用实际操作验证。
四、动手体验 · MixAI 组件
请在下列组件中完成操作，至少体验一个并记录现象。
组件 model_llm_chat — 在框内完成操作
组件 model_decision_tree — 在框内完成操作
五、课堂总结
- 1.会“思考”的模型能给出参考答案，还能展示生成答案的推理过程。
- 2.会“思考”的模型并不能真正理解概念，它们的“思考”存在很多局限，有时还会出现机器幻觉。
- 3.模型“思考”有不同的实现路径，但仍然是通过复杂的数学运算模拟出的逻辑推导过程。
六、拓展提升
拓展：某科技公司开发了一款具备“推理能力”的人工智能模型，并将其应用于法律咨询领域，用于辅助律师分析案情和提供法律建议。然而，在一次使用中，该模型给出的建议出现严重偏差，导致相关案件引发争议。
测评
完成练习后作答；选出后点「检查」。答错会显示简短说明。
下列哪一项更接近本课学习目标？
本课课堂总结强调的是？
本课主题最贴近下列哪一项？
完成本课后，优先应该做什么来证明学会了？
判断：教学指南中的学习活动可以全部跳过。
拓展提升部分的作用是？
本节小结
回顾本课要点，完成动手体验与测评。记住：会“思考”的推理模型。