2. 下列何者不是推理模型(Reasoning Model)的主要特點？
(A) 具備多步驟邏輯推理能力
(B) 具備良好的可解釋性與邏輯一致性
(C) 採用強化式學習的訓練方式
(D) 回應內容結構清晰、推理脈絡完整

(C) 採用強化式學習的訓練方式

專業解析

這題的核心在於區分模型的「外在功能特徵」與「內在訓練方法」。

1. 為什麼 (C) 是正確答案（即它「不是」主要特點）？

• 方法與特徵的混淆： 選項 (A)、(B)、(D) 都在描述推理模型**「表現出來的能力」或「產出的結果」**，這些是用戶直接感受到的特點。

• 非必要條件： 「強化學習 (Reinforcement Learning, RL)」是一種訓練手段。雖然像 OpenAI o1 這類先進模型確實利用 RL 來強化思考能力，但「推理模型」的定義重點在於其「推導能力」，而非它背後是用什麼演算法訓練的。

  • 例如：透過 提示工程 (Chain-of-Thought Prompting)，一般的語言模型也能展現推理特徵，而不需要重新進行強化學習訓練。因此，RL 並非定義推理模型的「必要特徵」。

2. 為什麼 (B) 是推理模型的特點？

• 過程可視化提升了解釋性： 一般 AI 模型常被視為「黑箱」，直接給出答案。但推理模型（Reasoning Model）強調展示 「思維鏈 (Chain of Thought)」，即將複雜問題拆解為 Step 1、Step 2、Step 3。

• 邏輯驗證： 因為使用者可以看到模型推導的中間過程，這使得我們能檢查其邏輯是否連貫，相較於直接給出結論的模型，其可解釋性 (Explainability) 與 邏輯一致性 顯著較高。

3. 其他選項分析：

• ⭕ (A) 具備多步驟邏輯推理能力： 這是推理模型的最核心定義（System 2 Thinking，慢思考）。

• ⭕ (D) 回應內容結構清晰、推理脈絡完整： 這是推理模型為了展示邏輯，所必然呈現的輸出格式。

規劃師總結

在評估 AI 模型時，請將重點放在**「它能做什麼 (特點)」而非「它是怎麼做出來的 (訓練法)」**。

• 推理模型 = 能拆解步驟、解釋邏輯、處理複雜問題。

• 強化學習 = 只是讓模型變強的其中一種工具，而非推理模型本身的定義。