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本文介绍了DCGC，一个掩码扩散模型框架，用于通过基于不完美草稿的条件，全局校正大语言模型（LLMs）中的缺陷推理轨迹。它无需真实故障标签即可提高推理基准测试的准确性。
Deep Interaction 提出了一种直接编辑大型语言模型思维链输出中错误推理步骤的方法，纠错成功率提升超过25%，token使用量减少约40%。