研究：推理模型在 token 空间寻路，RL 只求找到答案
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研究：推理模型在 token 空间寻路，RL 只求找到答案
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AI 综述
一篇分析文章提出，推理模型在 token 空间里寻找路径：从提示 x 出发，采样路径 z 落入验证器判定正确的答案集合 S_x 即成功，成功率 p_x 是所有命中路径的概率之和。文章称，best-of-k 采样可把成功率从 p_x 提升到 1-(1-p_x)^k，但 RL 训练只最大化找到路径的概率，并不保证单条思维链收敛到正确答案。 文章用这一视角解释过度思考反而变差、思维链不忠实与 reward hacking 等现象。上述解释为文章作者提出的观点，并非已验证的结论。
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最新进展11月11日 03:25
推理究竟在求解什么目标？用 token 空间寻路视角重新理解推理模型报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月11日
- Hacker News推理究竟在求解什么目标？用 token 空间寻路视角重新理解推理模型
文章提出把推理视为 token 空间中的寻路：每个采样路径 z 从提示 x 出发，落入验证器判定正确的答案集合 S_x 即成功，成功率 p_x 是所有命中路径概率之和。best-of-k 采样可让成功率从 p_x 升至 1-(1-p_x)^k，但 RL 训练只最大化找到路径的概率，并不保证单条链收敛到正确答案，这也解释了过度思考反而变差、思维链不忠实与 reward hacking 等现象。
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