Understanding the Thinking Process of Reasoning Models: A Perspective from Schoenfeld's Episode Theory

📄 arXiv: 2509.14662v1 📥 PDF

作者: Ming Li, Nan Zhang, Chenrui Fan, Hong Jiao, Yanbin Fu, Sydney Peters, Qingshu Xu, Robert Lissitz, Tianyi Zhou

分类: cs.AI, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-09-18

备注: EMNLP2025 main, Camera-ready

💡 一句话要点

应用Schoenfeld情景理论分析大型推理模型，揭示其思维过程。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型推理模型 思维过程分析 Schoenfeld情景理论 认知标签 机器推理基准

📋 核心要点

  1. 现有方法缺乏理解大型推理模型（LRM）思维结构化的有效框架。
  2. 应用Schoenfeld情景理论，通过认知标签标注LRM推理过程，分析其思维模式。
  3. 构建了首个公开可用的机器推理细粒度分析基准，并揭示了LRM推理的独特模式。

📝 摘要（中文）

大型推理模型（LRM）能够生成大量的思维链推理，但我们缺乏一个有效的框架来理解这些思维是如何构建的。本文提出了一种新颖的方法，将Schoenfeld情景理论（一种经典的认知框架，用于研究人类数学问题解决）应用于分析LRM的推理轨迹。我们使用七种认知标签（例如，计划、实施、验证）标注了模型生成的数学问题解决方案中的数千个句子和段落。由此产生了首个公开可用的机器推理细粒度分析基准，包括大型标注语料库和详细的标注指南。初步分析揭示了LRM推理中独特的模式，例如认知状态之间的转换动态。该框架为解释LRM认知提供了一个理论基础的方法，并为未来可控和透明的推理系统研究奠定了基础。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何理解大型推理模型（LRM）的思维过程的问题。现有方法缺乏一个理论基础的框架来分析LRM生成的复杂推理链，导致我们难以理解LRM是如何进行推理的，以及如何改进其推理能力。现有方法无法提供对LRM内部认知状态的细粒度理解，阻碍了可控和透明的推理系统的发展。

核心思路：论文的核心思路是将Schoenfeld情景理论（Episode Theory）应用于分析LRM的推理过程。Schoenfeld情景理论是一种经典的认知框架，用于研究人类数学问题解决过程中的认知状态和策略。通过将LRM的推理过程分解为不同的认知状态（例如，计划、实施、验证），并分析这些状态之间的转换，可以更深入地理解LRM的思维模式。

技术框架：论文的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 选择Schoenfeld情景理论作为分析框架，定义七种认知标签；2) 构建大型标注语料库，使用定义的认知标签标注LRM生成的数学问题解决方案；3) 分析标注后的语料库，揭示LRM推理中认知状态之间的转换动态；4) 构建公开可用的机器推理细粒度分析基准，包括标注语料库和标注指南。

关键创新：论文的关键创新在于将Schoenfeld情景理论应用于分析LRM的推理过程，这是一种全新的视角。与以往主要关注LRM的输入输出性能的研究不同，本文关注LRM内部的认知状态和思维模式。此外，论文构建了首个公开可用的机器推理细粒度分析基准，为未来的研究提供了宝贵的数据资源。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 选择合适的认知标签，这些标签需要能够准确地描述LRM推理过程中的不同认知状态；2) 设计详细的标注指南，确保标注的一致性和准确性；3) 选择合适的LRM和数学问题数据集，确保研究的代表性和有效性。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节取决于所使用的LRM，论文主要关注的是分析框架，而非LRM本身。

📊 实验亮点

论文构建了首个公开可用的机器推理细粒度分析基准，包括大型标注语料库和详细的标注指南。初步分析揭示了LRM推理中独特的模式，例如认知状态之间的转换动态。这些发现为理解LRM的思维过程提供了新的视角，并为未来的研究奠定了基础。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升大型推理模型的可解释性和可控性，例如，通过分析模型的推理过程，可以发现其推理缺陷并进行改进。此外，该研究还可以用于开发更透明的推理系统，使用户能够更好地理解模型的决策过程。该研究对于开发更可靠、更值得信赖的人工智能系统具有重要意义。

📄 摘要（原文）

While Large Reasoning Models (LRMs) generate extensive chain-of-thought reasoning, we lack a principled framework for understanding how these thoughts are structured. In this paper, we introduce a novel approach by applying Schoenfeld's Episode Theory, a classic cognitive framework for human mathematical problem-solving, to analyze the reasoning traces of LRMs. We annotated thousands of sentences and paragraphs from model-generated solutions to math problems using seven cognitive labels (e.g., Plan, Implement, Verify). The result is the first publicly available benchmark for the fine-grained analysis of machine reasoning, including a large annotated corpus and detailed annotation guidebooks. Our preliminary analysis reveals distinct patterns in LRM reasoning, such as the transition dynamics between cognitive states. This framework provides a theoretically grounded methodology for interpreting LRM cognition and enables future work on more controllable and transparent reasoning systems.