論文の概要: No Global Plan in Chain-of-Thought: Uncover the Latent Planning Horizon of LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.02103v1
• Date: Mon, 02 Feb 2026 13:46:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-03 19:28:34.17676
• Title: No Global Plan in Chain-of-Thought: Uncover the Latent Planning Horizon of LLMs
• Title（参考訳）: 温暖化対策の国際的計画 - LLMの最近の計画方針の解明-
• Authors: Liyan Xu, Mo Yu, Fandong Meng, Jie Zhou,
• Abstract要約: この研究は、Chain-of-Thought (CoT): Large Language Models (LLMs)の力学に関する先行的な補完的な観察に由来する。 LLMは、CoTの出現前の後続の推論の遅延計画を示すため、明示的なCoTの重要性は低下する。 各種タスク領域にまたがる隠れ状態に適用し,LLMの潜在計画強度について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.783709850324
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work stems from prior complementary observations on the dynamics of Chain-of-Thought (CoT): Large Language Models (LLMs) is shown latent planning of subsequent reasoning prior to CoT emergence, thereby diminishing the significance of explicit CoT; whereas CoT remains critical for tasks requiring multi-step reasoning. To deepen the understanding between LLM's internal states and its verbalized reasoning trajectories, we investigate the latent planning strength of LLMs, through our probing method, Tele-Lens, applying to hidden states across diverse task domains. Our empirical results indicate that LLMs exhibit a myopic horizon, primarily conducting incremental transitions without precise global planning. Leveraging this characteristic, we propose a hypothesis on enhancing uncertainty estimation of CoT, which we validate that a small subset of CoT positions can effectively represent the uncertainty of the entire path. We further underscore the significance of exploiting CoT dynamics, and demonstrate that automatic recognition of CoT bypass can be achieved without performance degradation. Our code, data and models are released at https://github.com/lxucs/tele-lens.
• Abstract（参考訳）: 大型言語モデル (LLMs) は、CoTの出現に先立って、後続の推論の遅延計画が示され、結果として明示的なCoTの重要性が低下する一方、CoTは多段階の推論を必要とするタスクに対して重要な存在である。 本研究では,LLMの内部状態と言語的推論軌跡の理解を深めるために,様々なタスク領域にまたがる隠れ状態に適用した調査手法Tele-Lensを用いて,LLMの潜在計画強度について検討する。 実験の結果, LLM は, 正確にグローバルな計画を立てることなく, 主に漸進的な遷移を行ない, 筋の水平方向を示すことが示された。 この特徴を生かして,CoT位置の小さな部分集合が経路全体の不確かさを効果的に表すことができることを示す,CoTの不確実性評価の強化に関する仮説を提案する。 さらに,CoTの動的利用の重要性を強調し,性能劣化を伴わずにCoTバイパスの自動認識を実現することを実証した。 私たちのコード、データ、モデルはhttps://github.com/lxucs/tele-lens.comでリリースされます。

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