Rethinking Dense Sequential Chains: Reasoning Language Models Can Extract Answers from Sparse, Order-Shuffling Chain-of-Thoughts
تتحدى هذه الورقة الرؤية التقليدية التي تقضي بوجوب كون سلاسل الاستدلال كثيفة ومتسلسلة، وذلك من خلال إثبات قدرة النماذج اللغوية على استخراج الإجابات الصحيحة من آثار الاستدلال التي تعرضت لخلط شديد، وتجريد من اللغة الطبيعية، وحتى تلوث بإجابات خاطئة، مما يكشف عن ركيزة معلوماتية كامنة تتسم بالندرة وعدم الحساسية للترتيب.