理解推理模型的思维过程：从史奥恩费尔德的剧集论角度
人工智能
2025-09-19 v1 计算与语言
机器学习
摘要
虽然大型推理模型（LRM）生成大量链式思考推理，但我们缺乏一种原则性的框架来理解这些思想的结构方式。在本文中，我们提出一种新方法，通过应用史奥恩费尔德的剧集论（Schoenfeld's Episode Theory），这是一种用于人类数学问题解决的经典认知框架，来分析LRM生成的推理痕迹。我们对来自模型生成的数学问题解答的大量句子和段落进行了注释，使用七个认知标签（如计划、实施、验证）。结果是首个可用于细粒度分析机器推理的公开基准，包括大型注释语料库和详细的注释指南。我们的初步分析揭示了LRM推理中 distinct 的模式，如认知状态之间的转换动力学。这一框架提供了一种在LRM认知中提供理论依据的方法，使未来工作能够实现更可控和透明的推理系统。
引用
@article{arxiv.2509.14662,
title = {Understanding the Thinking Process of Reasoning Models: A Perspective from Schoenfeld's Episode Theory},
author = {Ming Li and Nan Zhang and Chenrui Fan and Hong Jiao and Yanbin Fu and Sydney Peters and Qingshu Xu and Robert Lissitz and Tianyi Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.14662},
year = {2025}
}
备注
EMNLP2025 main, Camera-ready