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CoT 推理的分布外泛化机制研究:风险上界与实验验证
一篇 arXiv 论文将 Chain-of-Thought(CoT)视为组合式分布外(OOD)泛化问题:训练只提供分布内原子步骤数据,目标任务的推理步数为 T。论文证明 OOD 任务风险由分布内子任务风险之和乘以与 T 无关的 O(k) 系数控制,Rademacher 复杂度分析显示估计项为 O(√(T/n)) 而非随 T 线性增长。在 GSM8K 和 Atom-Task 上的实验支持该理论:CoT 能实现短到长和组合泛化,显式状态跟踪是关键。代码已在 GitHub 开源。
当前结论
一篇解释 CoT 为什么能泛化到没见过的长推理任务的理论论文,还配了 GSM8K 实验和开源代码,做模型研究的可以看看推导。
5 个信源41° AI 热度最后更新 2026/11/4 12:38:45
证据链
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现有去重数据只说明这些来源讨论同一事件,不代表立场相同。当前没有结构化的支持或反驳证据,不自动推断冲突。