Vis-CoT: A Human-in-the-Loop Framework for Interactive Visualization and Intervention in LLM Chain-of-Thought Reasoning

📄 arXiv: 2509.01412v2 📥 PDF

作者: Kaviraj Pather, Elena Hadjigeorgiou, Arben Krasniqi, Claire Schmit, Irina Rusu, Marc Pons, Kabir Khan

分类: cs.CL

发布日期: 2025-09-01 (更新: 2025-12-29)

备注: 12 pages, 7 figures

💡 一句话要点

Vis-CoT：人机协同交互式可视化LLM思维链推理框架

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

关键词: 人机协同 思维链 大型语言模型 交互式可视化 推理图

📋 核心要点

  1. 现有LLM的CoT推理过程不透明，难以验证、调试和控制，尤其是在高风险场景下。
  2. Vis-CoT将线性CoT文本转化为交互式推理图，允许用户可视化、诊断并干预推理过程。
  3. 实验表明，Vis-CoT在GSM8K和StrategyQA数据集上显著提升了最终答案的准确率，并提高了用户信任度。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）通过思维链（CoT）提示展现出强大的推理能力，但其过程不透明，这使得在高风险场景中进行验证、调试和控制变得困难。我们提出了Vis-CoT，一个人机协同框架，将线性CoT文本转换为交互式推理图。用户可以可视化逻辑流程，识别有缺陷的步骤，并通过剪除不正确的路径和嫁接新的、用户定义的 premise 来进行干预。这使得交互从被动观察转变为主动协作，引导模型得出更准确和值得信赖的结论。在GSM8K和StrategyQA上，Vis-CoT将最终答案的准确率提高了高达24个百分点，超过了非交互式基线。一项用户研究也显示出在感知可用性和信任度方面的大幅提升。Vis-CoT为通过结合LLM与有针对性的人工监督来实现更可靠、可理解和协作的推理指明了一条切实可行的道路。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型（LLMs）虽然在思维链（CoT）推理方面表现出色，但其推理过程如同一个黑盒，缺乏透明度。这使得用户难以理解模型的推理逻辑，无法有效地验证推理过程的正确性，更难以在出现错误时进行调试和纠正。尤其是在需要高度可靠性的场景下，这种不透明性带来了很大的风险。

核心思路：Vis-CoT的核心思路是将线性的CoT推理过程转化为一个交互式的推理图。通过可视化推理步骤之间的逻辑关系，用户可以更直观地理解模型的推理过程。同时，Vis-CoT允许用户主动干预推理过程，例如剪除错误的推理路径，或者添加新的前提条件，从而引导模型朝着正确的方向进行推理。这种人机协同的方式旨在提高LLM推理的可靠性和可控性。

技术框架：Vis-CoT框架主要包含以下几个模块：1) CoT文本解析模块：将LLM生成的线性CoT文本解析成推理步骤。2) 推理图构建模块：根据推理步骤之间的逻辑关系构建推理图，节点代表推理步骤，边代表推理关系。3) 可视化模块：将推理图以可视化的方式呈现给用户，方便用户理解和分析。4) 交互模块：允许用户对推理图进行交互操作，例如剪除节点、添加节点、修改节点内容等。5) LLM集成模块：将用户干预后的推理图反馈给LLM，让LLM基于新的推理路径生成最终答案。

关键创新：Vis-CoT最重要的创新在于其人机协同的交互式推理模式。与传统的CoT方法相比，Vis-CoT不再是一个完全自动化的过程，而是允许用户参与到推理过程中，利用人类的知识和经验来指导LLM的推理。这种人机协同的方式可以有效地提高LLM推理的准确性和可靠性。

关键设计：Vis-CoT的关键设计包括：1) 推理图的构建方式，如何准确地提取推理步骤之间的逻辑关系。2) 可视化界面的设计，如何清晰地呈现推理图，方便用户理解和操作。3) 交互方式的设计，如何让用户方便地对推理图进行干预。4) LLM集成方式的设计，如何将用户干预后的推理图有效地反馈给LLM，并让LLM生成合理的最终答案。论文中并未详细说明具体的参数设置、损失函数或网络结构，这些可能是依赖于具体LLM和任务的。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Vis-CoT在GSM8K和StrategyQA数据集上进行了评估，实验结果表明，Vis-CoT可以将最终答案的准确率提高高达24个百分点，超过了非交互式基线。此外，用户研究表明，Vis-CoT显著提高了用户对LLM推理过程的理解和信任度，并提升了用户的使用体验。

🎯 应用场景

Vis-CoT具有广泛的应用前景，尤其适用于需要高可靠性和可解释性的领域，例如医疗诊断、金融风控、法律咨询等。通过人机协同的方式，Vis-CoT可以帮助领域专家更好地理解和控制LLM的推理过程，从而提高决策的准确性和可靠性。未来，Vis-CoT可以进一步扩展到其他类型的推理任务，并与其他AI技术相结合，例如知识图谱、规则引擎等，构建更加智能和可靠的推理系统。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) show strong reasoning via chain-of-thought (CoT) prompting, but the process is opaque, which makes verification, debugging, and control difficult in high-stakes settings. We present Vis-CoT, a human-in-the-loop framework that converts linear CoT text into an interactive reasoning graph. Users can visualize the logical flow, identify flawed steps, and intervene by pruning incorrect paths and grafting new, user-defined premises. This shifts interaction from passive observation to active collaboration, steering models toward more accurate and trustworthy conclusions. Across GSM8K and StrategyQA, Vis-CoT improves final-answer accuracy by up to 24 percentage points over non-interactive baselines. A user study also shows large gains in perceived usability and trust. Vis-CoT points to a practical path for more reliable, understandable, and collaborative reasoning by combining LLMs with targeted human oversight.