摘要：2025年5月28日，arXiv平台一篇题为《On Learning Verifiers for ChAIn-of-Thought Reasoning》的预印本论文引发学界关注。这项研究直击当前大语言模型（LLM）在复杂推理中的核心痛点——思维链（Chain-
2025年5月28日，arXiv平台一篇题为《On Learning Verifiers for ChAIn-of-Thought Reasoning》的预印本论文引发学界关注。这项研究直击当前大语言模型（LLM）在复杂推理中的核心痛点——思维链（Chain-of-Thought）的可靠性验证问题，为AI可信推理提供了全新解决方案。
一、思维链验证为何成为AI进化关键？ 论文开篇指出，尽管思维链推理已证明在数学和逻辑问题求解中效果显著，但现有模型常因错误推断导致推理偏离正轨。传统解决方案依赖形式化验证，但LLM当前存在两大局限：无法以形式化方式解决复杂问题，且将非正式问题转化为形式化表述本身极具挑战性。
二、PAC学习框架下的三大验证目标 研究团队创新性地提出基于PAC学习（Probably Approximately Correct Learning）的理论框架，定义了三个层级的验证目标：
基础验证：判断推理步骤是否全部有效（输出[Yes]/[No]）三、突破性技术路径详解 研究提出「自然语言验证器」概念，其核心是建立问题陈述与分步解决方案的映射关系。通过构建包含10万+标注样本的训练集（含数学证明、逻辑推理等场景），团队验证了以下发现：
四、产业应用前景展望 该技术可应用于：
目前论文已开放预印本（编号2505.22650v1），研究团队表示正与企业合作推进工程化落地。这项突破不仅解决了AI推理的「黑箱」难题，更标志着可信AI发展进入新阶段——从结果正确迈向过程可验。
来源：Doc.Odyssey奥师傅