Eine neue Studie der Arizona State University stellt die Effektivität der Chain-of-Thought-Methode (CoT) in großen Sprachmodellen infrage. Die Forscher zeigen, dass die vermeintlichen Denkprozesse stark an Trainingsmuster gebunden sind und bei Abweichungen schnell versagen. Diese Erkenntnisse werfen Fragen zur tatsächlichen Denkfähigkeit von KI-Modellen auf und betonen die Notwendigkeit, die Grenzen ihrer Logik zu verstehen.
– Quelle: https://arxiv.org/abs/2508.01191
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