摘　要：本文首先结合一些测试结果展示并分析了大模型的弱推理表现；指出大模型作为语元关联度预测模型，其“推理”的本质是模式匹配。不过，大模型基于输入问题生成输出结果的过程仍可看作一种推理，尽管其与人类推理机制并不相同。人类的推理中暗含推理规则、抽象-替换机制、缺省前提、语义理解等，是自上而下的，大模型推理则主要依靠人类语言规模的语料，在语言表层进行语元关联频率计算，是自下而上的。本文认为，这两种模式并不冲突，要想提升大模型的推理能力，可寻找两者在推理运行机制底层架构上的共性，如搭建分类-比较架构；引入自然逻辑的推理规则；添加外部的推理评判标准等。

关键词：语元关联度预测 类比 符号主义 联结主义 自然逻辑