簡單來說，是的，DeepSeek的思維鏈展示的就是真實的思考過程。

我覺得題主問這個問題是因為DeepSeek，包括其他會深度思考的模型介面設計給人一個誤解，就是思考和輸出是分開的，有原則上區別的：

但是這隻是網頁展示的不同，對於大語言模型來說，思考的過程和輸出的過程並沒有本質的不同，都是在接受到prompt之後對token的預測。只是思考的過程前後有特殊的token這個標籤標起來了，所以在設計網頁的時候可以把他們當做小字輸出。

但是這種展示上的不同不應該給用戶帶來誤解，無論是思考還是輸出，本質上都是模型的輸出。只是模型通過訓練（強化學習或者監督學習），訓會了在輸出最終結果之前，先輸出一些思考的token。

DeepSeek，包括o1, o3, Sonnet 3.7, Grok 3這一系列帶深度思考的模型，本質上都是對思維鏈這個技巧的應用。在2022年的時候，就有文章討論過這個技巧，最著名的就是那個Let's think step by step。後來還有generated knowledge approach，least-to-most approach 現在去看prompt engineer的教程，這些都是作為prompt的高級技巧來介紹的：先生成一些基礎的知識，然後逐步深入，在這個基礎上生成最終答案。

而深度思考模型，是通過訓練讓大語言模型能夠自發的選擇這樣的路徑，而不用通過人的prompt——人的prompt說到底還是更符合人的習慣和邏輯，而這未必符合大語言模型的邏輯。

因為大語言模型容易給人一種「像人」的感覺，但是本質上起作用的還是注意力機制和next token prediction，也就是大語言模型始終是在根據前面的內容提示在預測下一個token應該是什麼。那麼這意味著「過程」是重要的。

對我們人類來說，12+19 = 31是自然的，我們說：

我們先計算2+9 = 11， 哦，最末一位是1，然後十位數我們要進一位，所以第二位應該是1+1+1=3，最終結果是31.

和我們直接給出31的答案是一樣的，人類的知識不會因為你給出步驟而發生實質性變化。

但是對大語言模型來說，這兩者是很不一樣的。如果大語言模型要直接給出正確的結果，那就需要先預測出來3這個token，而為了預測出來3這個token，模型必須很好的把注意力分配給1,1，+，2和9，然後知道「因為2和9的存在，所以下一個token是3而不是2」，這意味著你需要找個地方來儲存這個中間結果，如果沒有地方儲存的話，你需要直接預測就對注意力的容錯特別小。而當預測出來3之後，又需要知道「因為2和9的存在，並且最近的這一位token是3，所以下一位應該是1」。

但是用思維鏈的話，思維鏈會試圖先拆分這個加法：

我們先計算2+9 = 11， 最末一位是1，所以十位數我們要進一位。那麼十位數應該是1+1+1=3，最終結果是31.

先計算2+9，這個負擔是很輕的，可以直接預測出來11，因為11是兩位數，所以自然的就可以預測出來後面那句關於「進位」的解釋。那麼在預測十位數的時候，因為進位這個提示和前面的十位數的兩個1，更容易的預測出1+1+1=3這個式子，那麼接下來把3和1組合成31也就順理成章了。

每一個token被預測出來，它背後的運算都是包括了這個token之前所有的token。在這個例子裡面，思維鏈就承載了儲存中間結果，增大注意力分配容錯性，促使注意力收斂到正確結果的作用。

所以大語言模型生成的過程就有點像左腳踩右腳上天的過程，通過不斷地生成中間的token，平滑了注意力分配，從而更容易生成正確的結果。當然現在的大語言模型在這方面做的遠遠比上面的例子更複雜，像DS的Aha moment （啊哈，我好像發現了一個更好的方法），Anthoropic的reflexion（且慢，我需要仔細想一想這段代碼是不是正確的），都是通過訓練的技巧自動誘導出來的。

當然談到這裡可能會說，那為什麼要讓LLM生成人類可以理解的token呢？直接用張量思考不就好了？說到底還不是為了模擬人類思維？

這個問題就比較前沿了。因為現在也有Continuous CoT這個研究方向，真的就是「用張量思考」，直接用last hidden state 來作為新的輸入，思考全程都是人看不懂向量，只有在最後一步會用softmax切分出token的概率。

這個看起來很炫，但是仔細想一下還是好壞都有的。不說「可解釋性」這種人為的標準，就說最終結果，Continuous的CoT並不是全面壓倒目前的人話思考。

背後有一個這樣的權衡：

連續的CoT優點在於，token的空間天然是連續的——人類世界只有貓和狗，不存在31%的貓+69%的狗這種token，但是在張量空間是連續的，這樣的東西沒有理由不存在，所以當LLM用人類的語言思考的時候，相當於每預測一個token，都要用人類的標準切分一次概率，然後用人類能看懂的字寫出來，這個切分的過程會損失掉一些資訊，但是直接用張量思考就沒這個問題。

但是反過來說，你最終還是要變成人類能看懂的語言的。每預測一個token就用softmax把張量空間離散化，會幫助最終結果收斂，在思維過程中出現的噪音和擾動在離散化的過程中會自動的切掉——你預測的張量位置是31%的貓+69%的狗，但是顯示成人類能理解的token就是「狗」，那麼相當於31%的貓就被切掉了，那麼這31%是噪音還是額外的資訊？其實是兼而有之的。

從結果看，COCONUT在數學這種對token切分要求很高的任務上（數學對概率的分佈要求很陡峭，因為只要錯了一點點，整個全部都是錯的），還是弱於傳統的CoT，但是在推理任務上有優勢。

Hao, Shibo, et al. "Training large language models to reason in a continuous latent space."arXiv preprint arXiv:2412.06769(2024).

Liu, Jiacheng, et al. "Generated knowledge prompting for commonsense reasoning."arXiv preprint arXiv:2110.08387(2021).

Wei, Jason, et al. "Chain-of-thought prompting elicits reasoning in large language models."Advances in neural information processing systems35 (2022): 24824-24837.

Zhou, Denny, et al. "Least-to-most prompting enables complex reasoning in large language models."arXiv preprint arXiv:2205.10625(2022).