Google Research 研究：推理如何解锁 LLM 的参数化知识

发生了什么

Google Research 在 COLM 2026 发表的论文揭示，推理轨迹能解锁 LLM 原本无法触及的参数化知识，即使面对简单单跳事实问题。研究在 Gemini-2.5（Flash 和 Pro）与 Qwen3-32B 上验证，发现两大机制：生成额外 token 充当"计算缓冲"，以及"事实启动"通过生成相关事实搭建检索桥梁。

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