逐步推理轨迹评估：综述
偏微分方程分析
2025-02-19 v1
摘要
逐步推理广泛用于增强大型语言模型（LLMs）在复杂问题中的推理能力。评估推理轨迹的质量对于理解和改进LLMs推理至关重要。然而，现有的评估实践高度不一致，导致评估设计和基准开发方面出现碎片化进展。为弥合这一差距，本综述提供了关于逐步推理评估的全面概述，提出了四个顶层类别（事实性、有效性、连贯性和实用性）的评估标准分类。基于该分类，我们回顾了不同的数据集、评估器实现以及近期研究发现，为未来研究的前景方向提供了依据。
引用
@article{arxiv.2502.12287,
title = {Boundary Reconstruction for the Anisotropic Fractional Calder\'on Problem},
author = {Xiaopeng Cheng and Angkana Rüland},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.12287},
year = {2025}
}
备注
42 pages, comments welcome