arXiv cs.CL· Usman Anwar, Tim Bakker, Dana Kianfar, Cristina Pinneri, Christos Louizos·· 12 小时前AI 评分38
用信息论分析与提升思维链可监控性
Analyzing and Improving Chain-of-Thought Monitorability Through Information Theory
AI 导读
研究用信息论分析指出，CoT 与输出之间的非零互信息是 CoT 可监控性的必要非充分条件，并提出信息差与诱导误差两个近似误差来源。实验显示，即使没有针对 CoT 的优化压力，CoT 混淆也可能出现；作者提出一种基于输出与 CoT 互信息的无标签训练目标，在多个环境中可防止 CoT 混淆，并在任务奖励设定不完美时缓解奖励黑客。
正文 · AI 翻译
摘要：思维链（CoT）监控器是基于 LLM 的系统，它分析推理轨迹以检测输出何时可能表现出感兴趣的属性，例如代码生成过程中的测试作弊行为。在本文中，我们使用信息论分析表明，CoT 与输出之间的非零互信息是 CoT 可监控性的必要但不充分条件。我们识别出两种可能在实际中削弱 CoT 监控器性能的近似误差来源：信息差距，衡量监控器能够从 CoT 中提取可用信息的程度；以及诱导误差，衡量监控器逼近最优监控函数的程度。在实证上，我们表明即使不存在任何针对 CoT 的优化压力，CoT 混淆也可能出现。我们进一步证明，CoT 可监控性的脆弱性可以通过有针对性的训练目标被系统性地缓解。为此，我们提出一个基于输出与 CoT 之间互信息的实用、无标签目标，并将其与一种基于 oracle 的方法进行基准比较，后者直接奖励被监控模型产生能最大化监控准确率的 CoT。在多个环境中，我们表明我们的目标即使在针对监控器进行训练时也能有效防止 CoT 混淆，并有助于在任务奖励指定不完美时缓解奖励黑客行为。
| 评论： | 前两位作者贡献相同 |
| 主题： | 机器学习（cs.LG）；人工智能（cs.AI）；计算与语言（cs.CL）；信息论（cs.IT） |
| 引用为： | arXiv:2602.18297 [cs.LG] |
| （或 arXiv:2602.18297v2 [cs.LG] 为此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2602.18297 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI |
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来自：Tim Bakker [查看电子邮件]
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2026年2月20日星期五 15:50:30 UTC（36,073 KB）
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2026年10月21日星期三 13:35:19 UTC（20,032 KB）
来源：arXiv cs.CL · arxiv.org