📚 关于Inference和Reasoning 最近很多同学对推理这个词很容易混淆，也就是Inference和Reasoning，在中文翻译过来很多地方都是翻译成了推理，这是大模型领域两个非常核心且容易混淆的概念，Reasoning（推理） 和 Inference（推断），它们的区别在不同背景下有细微差别。 1. Inference（推断）—— 执行过程 / 模型调用 🌟 核心含义： 指模型**从输入（prompt）生成输出（completion）**的过程 你调用一次模型，跑一遍前向传播，完成一次“推断”任务 是模型推理（reasoning）能力的承载阶段 💻 类比现实： 就像你用计算器算 2+2，这个“按下等号看到结果”的过程就是 inference。 🤖 大模型场景示例： 输入：“Translate ‘Hello’ to French” 输出：“Bonjour” 整个从输入到输出的生成过程就是一次 inference Reasoning（推理）—— 思考过程 / 能力体现 🌟 核心含义： 指模型为了得出正确答案而进行的逻辑推导、归纳、演绎、假设验证等“思考”过程 是衡量模型智能水平的关键指标之一 2. Reasoning 往往需要跨越多步思考（multi-step），甚至能“链式”展开（Chain of Thought） 💻 类比现实： 就像你在解一道奥数题，需要列公式、分析条件、层层推导，这就是 reasoning。 🤖 大模型场景示例： 输入：“如果所有猫都会爬树，小黑是一只猫，那么小黑会爬树吗？” 输出：“会，因为小黑是猫，猫都会爬树。” 这里模型完成了演绎推理，这就是 reasoning。 💡 通俗总结： Inference 是模型“动起来”的那一瞬间（跑一遍给你答案） Reasoning 是模型“会不会思考”的体现（答案背后的逻辑过程） 如果你是做大模型应用或系统的： Inference 优化 关心的是降低成本、加速响应 Reasoning 研究 关心的是提升模型的智能、解决更复杂的问题。