CTRLS: Chain-of-Thought Reasoning via Latent State-Transition

📄 arXiv: 2507.08182v1 📥 PDF

作者: Junda Wu, Yuxin Xiong, Xintong Li, Zhengmian Hu, Tong Yu, Rui Wang, Xiang Chen, Jingbo Shang, Julian McAuley

分类: cs.LG

发布日期: 2025-07-10

备注: 10 pages

💡 一句话要点

提出CTRLS框架，通过潜在状态转移实现链式思考推理，提升LLM的推理能力

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 链式思考 强化学习 马尔可夫决策过程 潜在状态转移 推理 大语言模型 认知不确定性

📋 核心要点

  1. 传统CoT方法依赖启发式采样，缺乏对推理转移的结构化建模，限制了其探索有效推理轨迹的能力。
  2. CTRLS将CoT推理建模为具有潜在状态转移的MDP，利用强化学习进行状态感知的探索，提升推理能力。
  3. 实验表明，CTRLS在推理准确性、多样性和探索效率方面均优于现有方法，无需额外微调LLM。

📝 摘要（中文）

本文提出CTRLS框架，将链式思考（CoT）推理建模为具有潜在状态转移的马尔可夫决策过程（MDP），通过分布式的强化学习实现有原则的状态感知探索。该方法将推理动作建模为潜在空间中的显式概率分布，从而显式地建模认知不确定性，促进推理空间的稳健探索。作为框架的一部分，引入了一种在线强化学习策略，该策略结合了epsilon-greedy探索和基于熵的正则化，以迭代地优化潜在状态转移，而无需对底层LLM进行额外的微调。理论分析提供了证据下界（ELBO），从理论上证明了我们对潜在推理动态的转移感知建模的合理性。实验结果表明，在基准推理任务中，推理的准确性、多样性和探索效率均得到了提高。

🔬 方法详解

问题定义：现有链式思考（CoT）方法在推理过程中依赖于启发式采样，缺乏对推理步骤之间转移过程的结构化建模。这导致模型难以系统地探索和发现多样且有效的推理轨迹，限制了其在复杂推理任务中的表现。传统方法无法有效建模推理过程中的不确定性，导致探索效率低下。

核心思路：CTRLS的核心思路是将CoT推理过程建模为一个马尔可夫决策过程（MDP），其中每个推理步骤对应一个状态，推理动作对应状态之间的转移。通过在潜在空间中对推理动作进行概率分布建模，显式地表示认知不确定性，并利用强化学习来优化状态转移策略，从而实现更有效和稳健的推理空间探索。

技术框架：CTRLS框架包含以下主要模块：1) 潜在状态编码器：将输入问题和当前推理状态编码到潜在空间中。2) 策略网络：基于潜在状态，预测下一步推理动作的概率分布。3) 环境模型：模拟推理过程，根据当前状态和动作，生成下一个状态。4) 奖励函数：评估推理过程的质量，并提供奖励信号。5) 强化学习算法：利用奖励信号，优化策略网络，使其能够生成更有效的推理轨迹。整体流程是，从初始状态开始，策略网络根据当前状态选择动作，环境模型模拟推理过程，生成下一个状态，奖励函数评估推理过程，强化学习算法根据奖励信号更新策略网络，重复以上步骤，直到达到终止条件。

关键创新：CTRLS最重要的技术创新点在于将CoT推理建模为具有潜在状态转移的MDP，并利用分布式的强化学习进行状态感知的探索。与现有方法相比，CTRLS能够显式地建模推理过程中的不确定性，并利用强化学习来优化推理策略，从而实现更有效和稳健的推理。此外，CTRLS无需对底层LLM进行额外的微调，降低了计算成本。

关键设计：CTRLS的关键设计包括：1) 使用epsilon-greedy探索策略，平衡探索和利用。2) 引入基于熵的正则化项，鼓励策略网络生成更多样化的推理动作。3) 使用证据下界（ELBO）作为理论基础，指导潜在推理动态的建模。4) 奖励函数的设计，需要综合考虑推理的准确性、多样性和效率。具体参数设置和网络结构等细节未在摘要中详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验验证了CTRLS框架在基准推理任务中的有效性。实验结果表明，CTRLS在推理准确性、多样性和探索效率方面均优于现有方法。具体的性能数据和提升幅度未在摘要中详细说明，属于未知信息。但总体而言，实验结果表明CTRLS能够显著提升LLM的推理能力。

🎯 应用场景

CTRLS框架可应用于各种需要复杂推理能力的场景，如数学问题求解、常识推理、代码生成等。该研究的实际价值在于提升LLM在这些任务中的性能和可靠性，并为开发更智能的AI系统提供新的思路。未来，CTRLS可以扩展到其他类型的推理任务，并与其他技术相结合，进一步提升LLM的推理能力。

📄 摘要（原文）

Chain-of-thought (CoT) reasoning enables large language models (LLMs) to break down complex problems into interpretable intermediate steps, significantly enhancing model transparency and performance in reasoning tasks. However, conventional CoT methods rely on heuristic sampling without structured modeling of reasoning transitions, constraining their ability to systematically explore and discover diverse and effective reasoning trajectories. In this work, we introduce CTRLS, a framework that formulates CoT reasoning as a Markov decision process (MDP) with latent state transitions, enabling principled and state-aware exploration via distributional reinforcement learning. By modelling reasoning actions as explicit probability distributions in latent space, our approach explicitly models epistemic uncertainty, facilitating robust exploration of the reasoning space. As part of our framework, we introduce an on-policy reinforcement learning strategy incorporating epsilon-greedy exploration and entropy-based regularization to iteratively refine latent state transitions without requiring additional fine-tuning of the underlying LLM. Theoretical analyses provide evidence lower bounds (ELBO), theoretically grounding our transition-aware modeling of latent reasoning dynamics. Further experiments demonstrate improvements in reasoning accuracy, diversity, and exploration efficiency across benchmark reasoning tasks.