研究提出理由对比解码RCD以缓解思维链捷径问题

2026年10月22日，相关研究在arXiv发布。针对大语言模型在思维链（CoT）推理过程中过度依赖查询捷径的问题，研究人员提出利用上下文感知解码（CAD）来进行缓解，并将其作为理由对比解码（RCD）展开具体研究。RCD是一种免训练方法，其核心机制是通过对比模型在包含与不包含推理理由两种情况下的下一个token分布，从而放大因推理理由而增加可能性的token。在5个推理基准上的实验结果显示，该方法不仅有效提高了模型最终答案的准确率，还进一步增强了输出答案对推理理由内容的实际依赖性。

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