精选理由
想用AI推理过程预测题目难度？这篇论文提出了Epi2Diff，从LRM的思考轨迹中提取片段特征，比直接微调模型效果好8%以上，而且可解释。
论文提出Epi2Diff（Episode to Difficulty）框架，将大型推理模型（LRM）的推理轨迹映射为认知片段序列，通过推理规模、努力分配和状态转换建模难度。在四个真实人类难度数据集上，Epi2Diff优于微调小语言模型、LLM上下文学习和监督LLM适应等基线。在SAT分类基准上，Epi2Diff相比监督LLM微调获得8.1%平均相对增益。分析发现更难的题目导致更费力、迭代、以实施为中心的片段动态，而非仅更长的回答。
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论文提出Epi2Diff（Episode to Difficulty）框架，将大型推理模型（LRM）的推理轨迹映射为认知片段序列，通过推理规模、努力分配和状态转换建模难度。在四个真实人类难度数据集上，Epi2Diff优于微调小语言模型、LLM上下文学习和监督LLM适应等基线。在SAT分类基准上，Epi2Diff相比监督LLM微调获得8.1%平均相对增益。分析发现更难的题目导致更费力、迭代、以实施为中心的片段动态，而非仅更长的回答。
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