arXiv · cs.CL· Haotian Liu·· 14 天前AI 评分43
DDRG：通过推理图对齐实现 LLM 推理的细粒度修正
Beyond Answer Voting: Fine-Grained Correction of LLM Reasoning through Graph Alignment across Sampled Traces
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Haotian Liu
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.18606v1
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AI 导读
arXiv 论文提出 DDRG（Disagreement-Driven Verification Guided by Reasoning Graphs），利用图对齐暴露采样推理轨迹中的 claim 级分歧，并将局部冲突交给无答案验证器触发针对性修复。在五个 benchmark 上，原生 zero-shot DDRG 使 Qwen2.5-7B 和 Llama3.1-8B 的 macro-average 准确率较直接回答分别提升 8.65 和 15.83 个百分点，并超过 CoT、GoT/GoV 适配版及 Self-Consistency。
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