arXiv 人工智能· Tanush Kalhan, Anupam Chattopadhyay, Sriram Ranga, Amritendu Mukherjee·· 10 小时前AI 评分33
思想密度：预测与引导大语言模型的链式推理
The Density of Thought: Predicting and Steering Reasoning in Large Language Models
AI 导读
研究人员通过 LP variance 和 Caveman compression ratio 两项指标，发现大语言模型 CoT 推理步骤中的信息密度变化能够预测回答正确性，且训练范式比模型规模对其影响更显著。
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