自由能启发式：不确定精度下作为主动推断的快而简认知

思维链（CoT）提升了大模型在数学推理中的表现，但在规划等任务中过度推理反而降低性能。本文提出“元不确定性”是决定结果的关键属性：当模型对自身证据可靠性高度不确定时，额外推理会制造虚假自信。理论证明在特定条件下，最小化预期自由能的策略等同于“取最佳”启发式。研究构建了 FEH-79 基准并在七种模型上验证了高元不确定性下长 CoT 导致准确率显著下降的预测，统一了贝叶斯认知与快而简启发式传统。