# 思考以回忆：推理如何解锁大语言模型中的参数化知识

- 原标题：Thinking to recall: How reasoning unlocks parametric knowledge in LLMs
- 类型：博客
- 来源：Google Research
- 发布时间：2026-06-25
- 首次精选：2026-10-28 16:25
- 分级：值得看
- 学习层级：深入
- 主题：[model-interpretability](<https://oplearnx.com/md/topics/model-interpretability.md>)（第 7 位）、[reasoning-continual-learning](<https://oplearnx.com/md/topics/reasoning-continual-learning.md>)（第 9 位）
- 原文链接：[https://research.google/blog/thinking-to-recall-how-reasoning-unlocks-parametric-knowledge-in-llms](<https://research.google/blog/thinking-to-recall-how-reasoning-unlocks-parametric-knowledge-in-llms>)
- 本站页面：[https://oplearnx.com/resources/pk\_b6cb9b686c48](<https://oplearnx.com/resources/pk_b6cb9b686c48>)

## 摘要

Google Research 的研究文章，探讨推理能帮助语言模型回忆简单事实这一看似反常的现象，即使任务不需要复杂的逐步求解。作者提出该现象由两种机制驱动：一是利用生成的推理 token 进行隐式计算，二是生成相关事实以激活对正确答案的回忆。

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来源：LearnMap · 学径（https://oplearnx.com）