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分析了 LLM 推理过程中的雪球误差效应，并证明该效应会导致推理错误概率随推理路径的增长而上升，强调了慢思考策略在减少错误中的关键作用。提出了一种基于信息论的系统性框架，建立外部慢思考方法推理正确概率之间的数学联系，为理解慢思考策略的有效性提供理论支撑。对比了不同的外部慢思考方法，包括 BoN 和 MCTS 等，揭示它们在推理能力提升方面的差异与内在联系。

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研究者首先定义 LLM 在现实场景中的推理过程。对于一个问题 r_0，模型会通过自回归方式生成一个包含 L 个推理步骤的响应序列：R = [r_1,r_2,…,r_L]。

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