AI/LLM学術ニュース Weekly #11: AIは本当に考えているのか？ The Illusion of Thinking (Apple)｜Algomatic 採用チーム
問題の複雑さと推論モデルの計算量の関係を扱う論文紹介。
著者がAppleの報告から、難易度を上げた際の精度と出力トークンの変化を取り上げる。
学習・複雑度の比較：タスクを難しくした際に、精度と推論に使うトークン量がどう変わるかを図で解説。／確認 2026-09-14／https://note.com/algomatic_oa/n/na8b15dbf0dea
学習・手順を渡す評価：解法を明示しても使えない例を取り上げ、手順提示の有無を分けて能力を考える。／確認 2026-09-14／https://note.com/algomatic_oa/n/na8b15dbf0dea
対象：AIの開発・導入・活用を検討する担当者。形式：企業・著者による公開記事。言語：日本語（公開本文で確認）。利用条件：公開記事（本文をログインなしで確認）
確認事項（編集部）：2025年6月の限定的な論文紹介で、記事自身も推論モデルの強みの説明を省略したと明記する。思考の有無を一般に確定する資料ではない。
出典：Algomatic 採用チーム「AI/LLM学術ニュース Weekly #11: AIは本当に考えているのか？ The Illusion of Thinking (Apple)」／公開・更新情報：2025-06-12／確認日：2026-09-14／https://note.com/algomatic_oa/n/na8b15dbf0dea
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