arXiv · cs.AI· Petr Senatorov·· 17 天前AI 评分51
Structural Chain-of-Thought：用可执行计算图改进大模型推理
Structural Chain-of-Thought: Reasoning with Executable Computational Graphs
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Petr Senatorov
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.15107v1
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AI 导读
Petr Senatorov 在 arXiv 论文 arXiv:2610.15107 中提出 Structural Chain-of-Thought 框架，让模型生成可执行的计算图而非自由文本推理，最终答案由确定性执行计算图得出。训练采用基于图的强化学习，奖励结构有效性、答案正确性及与参考图的节点重合度；在五个基准、四个模型族上准确率持续优于监督式图训练，生成长度相比标准 GRPO 和思维链监督训练最多缩短 5-6 倍，忠实性实验显示模型更倾向从生成的计算图推导答案而非事后合理化。
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