University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校）

Shape of Thought: When Distribution Matters More than Correctness in Reasoning Tasks

思维的形状：当分布比正确性更重要时在推理任务中的表现

Abhranil Chandra, Ayush Agrawal, Arian Hosseini, Sebastian Fischmeister, Rishabh Agarwal, Navin Goyal, Aaron Courville

机构 * University of Waterloo（滑铁卢大学） ； University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； MILA - Quebec AI Institute（魁北克人工智能研究所） ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； Microsoft Research India（微软印度研究院） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Periodic Labs（周期实验室） 纠错

AI总结 通过训练合成数据集中的链式思考轨迹，即使最终答案错误，也能提升语言模型的推理能力，表明分布比正确性更重要。