诱导工具调用可提取前沿模型隐藏思维链,与原生推理同效
SeaFill2025 · hf · 2026-09-24
论文提出一种方法：通过 API 注册一个简单自定义工具，诱导闭源前沿模型外化中间推理，从而研究其隐藏 CoT。
- 验证：在开源模型上与原生 CoT 对齐验证后扩展到闭源模型（含 GPT-6 Astra）；提取的推理与原生推理性能相当，显著优于无推理基线（竞赛数学、科学、代码生成）
- 刻画发现：从 token 效率、推理步骤类型和推理树三方面发现模型外化、压缩和组织推理的系统性差异
- Astra 特点：token 高效的有向推理——更早选定正确轨迹，内部解决简单步骤，只外化关键推理
- 提供了超越基准分数的前沿模型推理行为视角
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