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Measuring and Improving CoT-Interpretability Alignment
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AI 综述
arXiv 2026-10-01 论文提出 CoT-Interpretability Alignment（CIA）指标，衡量大语言模型链式推理轨迹与内部推理策略的一致性。在两跳问答、提示干预和整数乘法三个任务上评估三个模型，对齐度仅 44.8-75.9%。通过后训练同时优化任务准确率和参数忠实度信号，可在保持或提升准确率的同时显著改善 CoT 参数忠实度，并提供泛化模式分析。代码与数据已公开。
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最新进展10月1日 12:00
论文提出 CIA 指标并开源代码与数据，在三任务上对齐度 44.8-75.9%，后训练可同时提升准确率与参数忠实度。报道时间线
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10月1日
- arXiv · Computation and Language精选Making LLMs Say What They Think: Measuring and Improving CoT-Interpretability Alignment
论文提出 CoT-Interpretability Alignment（CIA）指标，衡量大语言模型链式推理轨迹与内部推理策略的一致性。在两跳问答、提示干预和整数乘法三个任务上评估三个模型，对齐度仅 44.8-75.9%。通过后训练同时优化任务准确率和参数忠实度信号，可在保持或提升准确率的同时显著改善 CoT 参数忠实度，并提供泛化模式分析。代码与数据已公开。
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