思维链中无全局规划：揭示大语言模型的潜在规划视野

本文针对思维链（CoT）动态，探究大语言模型（LLM）的潜在规划能力。通过提出 Tele-Lens 探测方法分析隐藏状态，发现 LLM 表现出短视视野，主要进行增量过渡而非精确的全局规划。基于此特征，作者提出增强 CoT 不确定性估计的假设，验证了少量 CoT 位置即可代表整条路径的不确定性。此外，研究强调了利用 CoT 动态的重要性，并证明可在不降低性能的情况下自动识别 CoT 绕过现象。