大型语言模型在认知研究中表现出复杂的认知行为，但在数学推理和组合性处理上仍存在挑战。研究表明，尽管模型具备相关知识，但无法自发组合以解决新问题。通过改进方法，如自然语言提示和微调，可以部分缓解这一缺陷。未来研究应关注模型的功能组合性和零样本泛化能力。