MarODE 论文入选 TMLR：用 Markovian ODE 给 LLM 推理链打分
Tanmoy_Chak · x · 2026-10-08
IIIT 海得拉巴 lcs2lab 团队的论文《Markovian ODE-guided scoring can assess the quality of offline reasoning traces in language models》被 TMLR 接收，作者为 Arghodeep Nandi、Ojasva Saxena、Tanmoy Chakraborty。
- 问题：现有推理链评估方法偏机械，难以刻画人类视角的推理质量，且对各种退化推理泛化不佳；
- 方法：MarODE 是离线评估框架，将推理进展建模为 Markov 过程，用常微分方程刻画推理链的动态，从而高效给出质量分数；
- 评估：用人为构造的扰动和人类判断共同检验指标的 goodness 与 soundness；
- 结果：大规模评测中，MarODE 在 Somers' D 相关系数上比现有基线高出 250% 以上。
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