研究提出依赖假说：低资源语言下CoT忠实度更高

一项 arXiv 研究在八种语言的 MMMLU 平行选择题上发现，在知识密集型任务中，语言资源水平越低，CoT 忠实度越高；推理密集型任务则没有这一规律。该差距在四个模型和多种忠实度度量下方向一致。 作者据此提出“依赖假说”：模型无法回忆答案时更依赖推理。作者称，模型置信度可部分解释资源水平效应，但无法解释知识与推理任务之间的差距；低资源语言中模型是对更多答案依赖推理，而非对每个答案依赖更强。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。