一、问题定义与模型表现对比
模型/答案 推测目标立方体尺寸 计算结果 正确性评估
人类标准答案 5×5×5 (125个) 79个 ✔️
o3 5×5×5 45个 ❌（计数错误）
Gemini 2.5 Pro 4×4×4 (64个) 10个 ❌（尺寸误判）
DeepSeek 3×3×3 (27个) 14个 ❌（尺寸误判）
Qwen 3×3×3 9个 ❌（尺寸误判）
二、AI模型翻车核心原因
关键问题 具体表现 影响范围
目标尺寸误判 无法通过视觉推理确定目标立方体层级（3×3/4×4/5×5） 所有错误答案主因
视觉计数偏差 对现有立方体结构的空间感知不足（如忽略隐藏块或重复计算） o3、Gemini等
逻辑推理断裂 未建立“总需求数-现有数=需补数”的完整链条 大部分模型
题目表述模糊 未明确是否允许重组现有结构，导致模型假设冲突 人类也会困惑
三、人类解题与AI能力对比
能力维度 人类表现 AI当前局限
空间结构解析 通过经验快速判断目标层级（如5×5） 依赖训练数据，易误判尺寸
视觉计数准确性 动态调整视角避免遗漏/重复 静态图像处理易出错
逻辑链条完整性 明确“总-现=缺”的数学关系 部分模型跳过中间推理步骤
假设验证能力 主动测试多种可能性（如3/4/5层） 单一推理路径，缺乏多方案验证机制
四、改进方向与解决方案
改进路径 具体措施 预期效果
多模态增强 结合3D建模工具辅助空间结构分析 减少尺寸误判率
分步推理训练 强制模型输出：①判断目标尺寸→②计算总需求→③统计现有数→④得出差值 提升逻辑严谨性
反事实推理机制 训练模型主动生成并验证不同尺寸假设（如“如果是4×4需补多少？”） 增强假设检验能力
交互式修正接口 允许用户反馈尺寸假设（如标注“目标为5层”） 快速纠偏
总结：AI在此类问题的突破路径
结构化推理框架：强制分步骤输出中间结论（尺寸判断→计数→计算），便于定位错误环节。
物理引擎辅助：集成3D建模工具进行空间结构验证，弥补纯视觉分析的不足。
不确定性量化：对可能的目标尺寸进行概率分布预测（如5×5置信度80%，4×4置信度15%），提升结果可解释性。