有效不等于必要：诊断思维链中的潜在低效性

思维链（CoT）提示虽提升了大语言模型的推理能力，但常因过度推理导致计算成本高昂。现有评估器难以识别有效却冗余的推理步骤。为此，本文引入 RIV-GSM8K 诊断基准，揭示当前评估器的盲区，并提出基于信息理论的无训练指标 CAID 以识别低效用步骤。结合后验压缩策略 PACE，实验表明该方法在 GSM8K 等数据集上可减少 31%-53% 的 token 消耗，同时保持准确率，有效去除了推理链中的信息泡沫。