BC 协议：用于激发高质量思维链后训练数据的结构化双专家对话

高质量专家思维链（CoT）数据是大语言模型后训练的核心瓶颈。现有方法存在局限：众包缺乏深度推理，专家独写受“专家盲点”制约，RLHF 仅产生偏好信号。本文提出 BC 协议，一种结构化双专家激发方法，配对领域专家与知识工程师，将隐性判断外化为自然语言推理链。引入“参与者能力模型”及原创概念“校准无知”，并提出“选择优于规定”原则。在叙事虚构领域的对照实验中，该方法生成的 CoT 在推理过程自然性上显著优于专家独立撰写结果。