研究：推理集中错误，自一致性无法察觉
原文标题：Reasoning Concentrates Errors, and Self-Consistency Never Notices
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研究在五个基准、74944个样本上固定权重仅切换推理模式，发现推理会集中模型的错误：两个独立错误答案重合的概率在全部对比中上升。推理还大幅减少不同答案数量，但同时也缩小了答案多样性可起作用的题目集合。在280种方法-数据集-模型组合中，没有一种置信度加权方法在修正后能胜过简单多数投票。
- 问题
- 自洽性假设独立采样分歧代表不确定，但推理模式下该假设是否成立未知。
- 方法
- 固定权重只切换推理模式，在五个基准、74944 个样本上对比错误重合率与答案多样性，并测试 280 种置信度加权组合。
- 结果
- 两个独立错误答案重合概率在全部十组对比中上升（p=0.00098）；无一种置信度加权方法在修正后胜过简单多数投票。
- 影响
- 推理会集中错误，自洽性与置信度加权不可靠，工程上不能把采样一致性当作正确性信号。
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74944样本研究：推理会集中模型错误，280种置信度加权组合无一能胜过简单多数投票。
- •固定权重仅切换推理模式，覆盖五个基准、74944个样本
- •两个独立错误答案重合的概率在全部十组数据集-规模对比中上升（p=0.00098），限制到双方都答错的题目后为9/9
- •答案空间无界时，推理把不同答案数量压到非推理时的0.43–0.65倍
- •推理同时把答案多样性可能起决定作用的题目集合缩小2.7倍（10/10格），抵消了部分聚合代价
- •280种方法-数据集-模型组合、8个模型5个基准中，没有一种置信度加权方法在修正后胜过简单多数投票；加权投票与多数投票在98.5%的题目-方法对上一致
为什么重要：自一致性依赖「独立采样会分歧」这一前提，该研究显示推理恰恰让错误趋同，直接动摇了置信度加权投票类方法的理论基础。
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