亚利桑那州立大学的 Subbarao Kambhampati 在《AI Magazine》第 47 卷第 4 期发表文章，把卡尼曼的 System 1 / System 2 隐喻正式搬到 LLM 的讨论里：按训练与运行方式，大模型更像一个巨大的 System 1。文章指出，让模型自己评判自己生成的候选答案是否正确是很诱人的做法，但研究与作者自己的工作都显示，模型在验证上的能力通常并不比生成更强；更干净的路线是引入外部基于模型的验证器。论文 2026 年 9 月 9 日投稿、10 月 6 日接收，以 CC BY-NC-ND 许可发布。