DiffCoT: Diffusion-styled Chain-of-Thought Reasoning in LLMs

📄 arXiv: 2601.03559v1 📥 PDF

作者: Shidong Cao, Hongzhan Lin, Yuxuan Gu, Ziyang Luo, Jing Ma

分类: cs.CL

发布日期: 2026-01-07

备注: DiffCoT improves multi-step LLM reasoning by applying diffusion-based iterative denoising to correct intermediate Chain-of-Thought steps

💡 一句话要点

DiffCoT：利用扩散模型改进LLM中的思维链推理，提升鲁棒性和纠错能力

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

关键词: 思维链推理 扩散模型 大型语言模型 多步问题求解 误差纠正 自回归解码 因果推理

📋 核心要点

  1. 现有CoT推理方法易受早期错误累积的影响，导致后续推理偏差，缺乏纠错能力。
  2. DiffCoT将CoT推理视为迭代去噪过程，允许模型回顾并修正中间推理步骤，提升鲁棒性。
  3. 实验表明，DiffCoT在多个CoT推理基准上超越现有方法，显著提升了模型性能和纠错能力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为DiffCoT的扩散风格思维链（CoT）框架，旨在改进大型语言模型中的多步数学问题求解。CoT推理虽然有效，但易受暴露偏差和误差累积的影响，因为早期错误会通过自回归解码不可逆地传播。DiffCoT将CoT推理重构为一个迭代去噪过程，通过滑动窗口机制在推理步骤层面集成扩散原理，从而实现中间步骤的统一生成和回顾性校正，同时保留token级别的自回归特性。为了保持因果一致性，本文进一步引入了一种因果扩散噪声调度，以尊重推理链的时间结构。在三个多步CoT推理基准上的大量实验表明，DiffCoT始终优于现有的CoT偏好优化方法，从而提高了CoT推理的鲁棒性和纠错能力。

🔬 方法详解

问题定义：现有的思维链（CoT）推理方法在解决多步问题时，由于采用自回归解码方式，一旦早期步骤出现错误，这些错误会不可逆转地传递到后续步骤，导致误差累积，最终影响答案的准确性。这种暴露偏差使得模型难以从错误中恢复，限制了其在复杂推理任务中的应用。

核心思路：DiffCoT的核心思路是将CoT推理过程建模为一个扩散去噪过程。类似于图像扩散模型，DiffCoT在推理链的中间步骤中引入噪声，然后通过迭代的方式逐步去除噪声，从而允许模型在每一步回顾并修正之前的推理步骤。这种方式打破了传统CoT的单向依赖关系，使得模型能够从全局角度优化推理过程。

技术框架：DiffCoT框架主要包含以下几个关键模块：1) 带滑动窗口的推理步骤建模：将CoT推理过程分解为一系列重叠的窗口，每个窗口包含多个推理步骤。2) 扩散噪声注入：在每个窗口内的推理步骤中注入噪声，噪声的强度由因果扩散噪声调度控制。3) 迭代去噪：通过迭代的方式，模型逐步去除噪声，并生成更准确的推理步骤。4) 自回归生成：在token级别，仍然保持自回归生成的方式，以确保推理链的连贯性。

关键创新：DiffCoT最重要的创新在于将扩散模型的思想引入到CoT推理中，实现了推理步骤的回顾和修正。与传统的CoT方法相比，DiffCoT不再是单向的推理过程，而是允许模型在每一步都考虑全局信息，从而更好地纠正错误。此外，因果扩散噪声调度也是一个重要的创新，它保证了噪声注入过程与推理链的时间结构保持一致。

关键设计：DiffCoT的关键设计包括：1) 滑动窗口大小：窗口大小决定了模型每次回顾的推理步骤数量。2) 因果扩散噪声调度：噪声调度策略决定了噪声注入的强度和方式，需要保证因果一致性，即后面的步骤不能影响前面的步骤。3) 去噪网络结构：去噪网络负责从带噪声的推理步骤中恢复原始的推理步骤，其结构和训练方式对DiffCoT的性能至关重要。具体参数设置和损失函数等细节在论文中进行了详细描述（未知）。

📊 实验亮点

DiffCoT在三个多步CoT推理基准上进行了广泛的实验，结果表明DiffCoT始终优于现有的CoT偏好优化方法。具体性能数据和提升幅度在论文中进行了详细报告（未知）。实验结果验证了DiffCoT在提高CoT推理的鲁棒性和纠错能力方面的有效性。

🎯 应用场景

DiffCoT具有广泛的应用前景，可应用于数学问题求解、代码生成、逻辑推理等需要多步推理的任务。该方法能够提高大型语言模型在复杂任务中的准确性和鲁棒性，具有重要的实际价值。未来，DiffCoT可以进一步扩展到其他类型的推理任务，并与其他技术相结合，例如知识图谱、外部工具等，以实现更强大的推理能力。

📄 摘要（原文）

Chain-of-Thought (CoT) reasoning improves multi-step mathematical problem solving in large language models but remains vulnerable to exposure bias and error accumulation, as early mistakes propagate irreversibly through autoregressive decoding. In this work, we propose DiffCoT, a diffusion-styled CoT framework that reformulates CoT reasoning as an iterative denoising process. DiffCoT integrates diffusion principles at the reasoning-step level via a sliding-window mechanism, enabling unified generation and retrospective correction of intermediate steps while preserving token-level autoregression. To maintain causal consistency, we further introduce a causal diffusion noise schedule that respects the temporal structure of reasoning chains. Extensive experiments on three multi-step CoT reasoning benchmarks across diverse model backbones demonstrate that DiffCoT consistently outperforms existing CoT preference optimization methods, yielding improved robustness and error-correction capability in CoT reasoning.