arXiv cs.AI· Qi Wang, Kang Xu, Chengcheng Wan, Jiangtao Wang·· 1 天前AI 评分48
RECAST：无需隐藏推理通道，从 Claude-Sonnet-5.5 等闭源模型重建思维链
RECAST: REconstruction of Chain-of-Thought via Auditable Structured Traces
AI 导读
RECAST 提出一种基于重建的框架，仅凭问题和目标模型的最终答案，就能重建第一人称结构化推理链并清洗为 SFT-ready 数据，无需依赖隐藏推理通道。研究复现三种主流 CoT 提取方法，在 Claude-Sonnet-5.5 标准 chat-completions 接口上均返回零 CoT token，原因是推理字段缺失、具名工具选择被拒、自由文本草稿参数被过滤。
正文 · AI 翻译
摘要：大型闭源推理模型只公开其最终答案。产生这些答案的中间推理被隐藏在 API 接口、工具调用策略和安全过滤器之后。现有的思维链（CoT）提取方法都假设存在一条侧信道：可见的推理字段、通过工具调用携带的草稿本，或经过签名/加密的推理块。我们复现了三种具有代表性的最先进提取方法，发现在通过标准聊天补全接口访问的 Claude-Sonnet-5.5 上，这三种方法都返回零个 CoT token。这一失败是结构性的，而非缺陷：推理字段不存在，具名工具选择被拒绝，自由文本草稿本参数被过滤，且没有暴露任何可重放的推理块。因此我们另辟蹊径。我们提出 RECAST，一个基于重建的框架，它以问题和目标模型的最终答案为条件来驱动解码器，重建第一人称结构化推理，对其进行清洗，并构建可直接用于 SFT 的数据。据我们所知，RECAST 是首个在不使用隐藏推理通道的情况下，从前沿闭源模型（如 Claude-Sonnet-5.5、GPT-6.1 和 Gemini 3）重建 CoT 的系统。我们在 Claude-Sonnet-5.5 上实例化了 RECAST，并且用相同的仅答案协议在 GPT-6.1 和 Gemini 3 上也成功获得了定性重建结果。该系统开源，并打包为 agent skill：一条提示即可部署它并运行完整流水线，产出可直接用于 SFT 的 CoT 数据。本预印本描述了该系统、其威胁模型以及受控的产物验证；它并不声称在大规模基准上取得提升。
| 学科： | 人工智能（cs.AI） |
| 引用为： | arXiv:2610.41813 [cs.AI] |
| （或本版本使用 arXiv:2610.41813v1 [cs.AI]） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.41813 由 DataCite 签发的 arXiv DOI（待注册） |
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来自：Qi Wang [查看邮箱]
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2026年10月30日星期五 14:36:12 UTC（35 KB）
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