論文の概要: Unmasking Reasoning Processes: A Process-aware Benchmark for Evaluating Structural Mathematical Reasoning in LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.00564v1
• Date: Sat, 31 Jan 2026 07:09:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-03 19:28:33.257565
• Title: Unmasking Reasoning Processes: A Process-aware Benchmark for Evaluating Structural Mathematical Reasoning in LLMs
• Title（参考訳）: 未知の推論過程:LLMにおける構造的数学的推論の評価のためのプロセス認識ベンチマーク
• Authors: Xiang Zheng, Weiqi Zhai, Wei Wang, Boyu Yang, Wenbo Li, Ruixiang Luo, Haoxiang Sun, Yucheng Wang, Zhengze Li, Meng Wang, Yuetian Du, Guojie Lin, Yaxuan Wang, Xiaoxiao Xu, Yanhu Mo, Xuan Ren, Hu Wei, Ze Xu,
• Abstract要約: 最近の大規模言語モデル (LLM) は、多くの確立された数学的推論ベンチマークにおいて、ほぼ飽和の精度を達成している。 この飽和はテンプレートベースの計算と浅い算術分解の優位性に起因している。 本稿ではReasoningMath-Plusについて紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.82580343824728
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent large language models (LLMs) achieve near-saturation accuracy on many established mathematical reasoning benchmarks, raising concerns about their ability to diagnose genuine reasoning competence. This saturation largely stems from the dominance of template-based computation and shallow arithmetic decomposition in existing datasets, which underrepresent reasoning skills such as multi-constraint coordination, constructive logical synthesis, and spatial inference. To address this gap, we introduce ReasoningMath-Plus, a benchmark of 150 carefully curated problems explicitly designed to evaluate structural reasoning. Each problem emphasizes reasoning under interacting constraints, constructive solution formation, or non-trivial structural insight, and is annotated with a minimal reasoning skeleton to support fine-grained process-level evaluation. Alongside the dataset, we introduce HCRS (Hazard-aware Chain-based Rule Score), a deterministic step-level scoring function, and train a Process Reward Model (PRM) on the annotated reasoning traces. Empirically, while leading models attain relatively high final-answer accuracy (up to 5.8/10), HCRS-based holistic evaluation yields substantially lower scores (average 4.36/10, best 5.14/10), showing that answer-only metrics can overestimate reasoning robustness.
• Abstract（参考訳）: 最近の大規模言語モデル(LLM)は、多くの確立された数学的推論のベンチマークでほぼ飽和の精度を達成し、真の推論能力の診断能力に関する懸念を提起している。 この飽和は、テンプレートベースの計算の優位性と、マルチ制約調整、構成論理合成、空間推論といった推論のスキルを過小評価する既存のデータセットの浅い算術分解に起因している。 このギャップに対処するために、構造的推論を評価するために明示的に設計された150個の慎重に計算された問題のベンチマークであるReasoningMath-Plusを紹介する。 それぞれの問題は、相互作用する制約、構成的ソリューション形成、あるいは非自明な構造的洞察の下での推論を強調し、微粒なプロセスレベルの評価をサポートするために最小限の推論スケルトンで注釈付けされる。 このデータセットに加えて、決定論的ステップレベルスコア関数であるHCRS(Hazard-aware Chain-based Rule Score)を導入し、注釈付き推論トレース上でProcess Reward Model(PRM)をトレーニングする。 実験的に、先導的なモデルが比較的高い最終回答精度(最大5.8/10)を達成する一方で、HCRSに基づく全体評価は、かなり低いスコア(平均4.36/10、ベスト5.14/10)を得る。

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