认知科学基础如何映射到大语言模型推理中

研究构建包含28个认知元素的分类体系，结合18个模型的192K条推理轨迹与1346条人类有声思维数据进行对比分析。 基于发现模型与人类使用认知机制的差异，该框架开发了自动脚手架测试时推理引导技术，将最强模型在非结构化问题上的准确率提升9.7个百分点。 meta分析显示当前研究过度关注易量化指标，此框架通过建立认知科学与LLM研究的共享词汇，使模型能通过稳健认知机制而非虚假捷径进行推理。