本文探讨了大型语言模型（LLMs）在逆转诅咒问题上的表现，揭示了其一般化能力和问题解决机制的局限性。研究表明，LLMs在特定结构下能够有效一般化，但训练偏差显著影响模型的表现，提供了对LLMs学习方法的新见解。