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LLM 在系统性泛化上仍卡在长度扩展，最短路径控制环境给出更细的失败画像

一篇新上线到 arXiv 的 ICLR 2026 工作用最短路径规划构造可控环境，把训练数据覆盖、RL 稳定性和推理时扩展拆开分析。结果显示模型对未见地图的空间迁移还行，但一旦任务长度拉长，仍会因递归不稳定而明显失效。