上面一个帽子问题１是一个常见问题，有确定答案，主要看其推理过程中逻辑陈述是否
严谨。

下面这个帽子问题２，是一个故意的问题，主要观察其推理是否会进入局面/片面最优的
陷阱。见附图

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在帽子问题１的回答中，它的推理逻辑只说，如果A看到B戴白帽子，那么A可以确定自己戴红帽子；如果A看到B戴红帽子，就无法确定自己戴什么颜色的帽子。实际上，这里的逻辑需要在前面应补上：因为C是想了一会儿才判断自己戴的是红帽子，所以，A和B不可能都是白帽子，否则C一眼就判断出自己的帽子颜色，而不必要等到根据A和B的第一步推理后才给出的答案。

而AI在回答之初对原问题的转述中，它似乎是忽略了"C想了一会儿"。但是如果没有这句话，逻辑上无法严谨收敛的唯一答案。重新问AI，刻意去掉"C想了一会儿"，AI依然
会回答出相同的唯一肯定答案，这表明AI可能进入了某个局部最优的陷阱。

因为帽子问题1本身是一个很常见的逻辑推理问题，因此无法完全肯定局部陷阱的结果，
于是，为了验证这一点，刻意做了帽子问题2。帽子问题2和问题1很像，但是白帽子数增
加到3，这个问题的回答，容易看出这个问题本身就是一个陷阱，可以说无答案，或者说
存在不确定性，结果AI依然按照类似的推理得出了一个唯一且肯定的答案，而不是象人
类会说这个问题有问题或者说存在多个接近解。


因为DeepSeek对比o1强调reasoning，因此重点测试了其推理。至于知识部分属
Intelligence范畴，不属重点，尽管在这里也遇到过很多匪夷所思的错误，例如你问
他OpenAI的o1模型是什么，它会告诉你是GPT1，2018年版的，反复跟它说是2024年
的，也教不会。对比Copilot一般不会犯这类错误，即使他不肯定，也会给出不肯定
的回答，如果你教他（对其不肯定反馈一个进一步的信息），它至少当时会加上你的
补充信息后给出纠正回答，Copiloit更侧重知识，虽然更LOW。这一点就不多说了


【 在 anylinkin 的大作中提到: 】
: 问题原文是：
: 有三顶红帽子和两顶白帽子。将其中的三顶帽子分别戴在 A、B、C三人头上。
: 这三个人具有非常敏锐的观察能力和严谨的推理能力。且这三人每人都只能看见其他两
: ...................
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修改:anylinkin FROM 223.104.41.*
FROM 223.104.40.*