論文の概要: LEAD: Breaking the No-Recovery Bottleneck in Long-Horizon Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.06870v1
• Date: Fri, 06 Mar 2026 20:42:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-10 15:13:13.291551
• Title: LEAD: Breaking the No-Recovery Bottleneck in Long-Horizon Reasoning
• Title（参考訳）: LEAD: ロング・ホライゾン・リゾニングで回復不可能なボツネックを破る
• Abstract要約: 我々は、分解は安定性に不可欠であるが、極端な分解は「回復不能なボトルネック」を生み出すことを示した。 このボトルネックは、いくつかの「ハード」ステップにおける一貫したエラーが不可逆となるような、非常に一様でないエラー分布のために重要となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.617793125380086
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Long-horizon execution in Large Language Models (LLMs) remains unstable even when high-level strategies are provided. Evaluating on controlled algorithmic puzzles, we demonstrate that while decomposition is essential for stability, extreme decomposition creates a "no-recovery bottleneck". We show that this bottleneck becomes critical due to highly non-uniform error distribution, where consistent errors on a few "hard" steps become irreversible. To address this, we propose Lookahead-Enhanced Atomic Decomposition (LEAD). By incorporating short-horizon future validation and aggregating overlapping rollouts, LEAD provides enough isolation to maintain stability while retaining enough local context to correct errors. This enables the o4-mini model to solve Checkers Jumping up to complexity $n=13$, whereas extreme decomposition fails beyond $n=11$.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)における長期水平実行は、高レベルの戦略が提供されても不安定である。 制御されたアルゴリズムパズルを評価した結果、分解は安定性に不可欠であるが、極端な分解は「回復不能なボトルネック」を生じさせることを示した。 このボトルネックは、いくつかの「ハード」ステップにおける一貫したエラーが不可逆となるような、非常に一様でないエラー分布のために重要となる。 そこで我々は,Lookahead-Enhanced Atomic Decomposition (LEAD)を提案する。 短期的な将来の検証と重複するロールアウトの集約によって、LEADは、エラーを修正するのに十分なローカルコンテキストを維持しながら、安定性を維持するのに十分な分離を提供する。 これにより、o4-miniモデルは複雑性$n=13$までジャンプするチェッカーを解くことができるが、極端な分解は$n=11$を超えない。

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