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重新审视LLM推理中的均匀信息密度假设

arXiv cs.CL · 2026-04-20 缓存

本文重新审视了LLM推理背景下的均匀信息密度(UID)假设,引入了一个基于熵的框架来量化信息流的均匀性。在七个推理基准上的实验发现,高质量的推理在步骤过渡上表现出局部均匀性,但在轨迹结构上呈现全局非均匀性,这表明LLM推理与人类交流模式存在根本性差异。

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