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让大模型言其所思：度量并改进思维链与内部计算的对齐 Making LLMs Say What They Think: Measuring and Improving CoT-Interpretability Alignment

Yihuai Hong, Shauli Ravfogel, Chen Zhao, Eunsol Choi 📅 2026-09-30 👍 13 2026-11-11 18:30
CoT忠实度 可解释性 后训练对齐 模型监控 线性探针
arXiv HuggingFace PDF

提出CIA指标量化思维链与内部推理的一致性，以可解释性信号为奖励做后训练，平均相对提升25.5%

前置知识

思维链参数忠实性（Parametric Faithfulness）

指模型 CoT 文本是否真实反映其内部计算路径。它区别于“自洽性”（多次采样解释是否一致）：参数忠实性要求 CoT 与模型参数中实际发生的推理对齐。不忠实意味着 CoT 可能是“装饰性叙述”——答案由捷径或参数回忆产生，CoT 却讲述了一个虚构的推理故事。

这是全文的定义核心：CIA 度量的正是参数忠实性，理解它与自洽性的区别才能明白为何答案正确不代表推理可信。

线性探针（Linear Probe）

冻结大模型参数，在其某层隐藏状态上训练一个线性分类器（或线性映射到词表），检验某类信息（如桥接实体、hint 影响是否被编码。若线性可分性好，说明该信息在此层显式存在。本文用 hidden-to-vocab 探针和二分类探针，从单次前向传播中读出内部策略 $B^{INT}$。

线性探针是 CIA 的“内部参照系”：$B^{INT}$ 全部由探针产生，探针质量直接决定 CIA 分数的有效性。

Tuned Lens

对朴素 logit lens 的改进：朴素方法把中间层隐藏态直接乘 unembedding 矩阵解码，存在系统性偏差；Tuned Lens 为每层学习一个仿射变换 $h_\ell \mapsto h_\ell + W_\ell(h_\ell)$，以最小化与最终层输出分布的 KL 散度来训练，从而无偏地观察中间层“想说什么”。本文用它作为两跳任务上免训练标签的辅助探针。

它是交叉工具泛化实验（Table 3）中的辅助工具，用于证明 CIA 提升不是探针特有的伪影。

因果干预 / 激活修补（Activation Patching）

通过替换模型内部激活或输入（如把桥接实体的隐藏态换成另一实体的、删除 hint 句、篡改部分积），观察输出是否随之改变，从而建立“某内部成分→输出”的因果关系，而非仅看相关性。

本文用因果干预生成探针训练标签（腐蚀测试），并用因果效应率验证后训练提升是真实机制改变而非“讨好探针”。

拒绝采样、DPO 与 GRPO

三种后训练方法：拒绝采样（RS）从模型采多个补全、保留高分者做监督微调；DPO 从好坏补全构造偏好对，用如下的损失拉开似然差：$\mathcal{L}_{DPO}=-\mathbb{E}\log\sigma\big(\beta\log\frac{\pi_\theta(y^+|q)}{\pi_{ref}(y^+|q)}-\beta\log\frac{\pi_\theta(y^-|q)}{\pi_{ref}(y^-|q)}\big)$；GRPO 对每组 $G=16$ 个补全做组内相对优势估计的强化学习，无需评论家模型。

三者是“把 CIA 装进模型”的具体手段，理解其差异才能读懂“哪种方法在哪个任务上最有效”的结果分析。

Macro-F1

对每个类别分别计算 F1（精确率与召回率的调和平均），再取算术平均。相比准确率，它对类别不平衡鲁棒：即使正负样本悬殊，两类都必须被正确预测才能得高分。

CIA 定义为 $B^{INT}$ 与 $B^{CoT}$ 两个二值信号的 macro-F1，对称地惩罚“说了没做”与“做了不说”两种失配。

研究动机

链上思维（CoT）被广泛当作模型“如何得到答案”的代理证据，用于日常监控与安全审计，但近年证据显示它常与真实计算脱节：Turpin 等（2023）证明通过注入误导线索可让答案被偏见驱动而 CoT 只字不提；Pfau 等（2024）表明 CoT 可以被随意填充却不改变最终答案；连 Anthropic 的前沿模型风险评估也报告模型可能在隐蔽任务上主动操纵 CoT 以绕过监控。然而现有度量手段几乎都依赖单一范式——在问题末尾注入误导性提示（hint），看答案是否被带偏、CoT 又是否“认账”，既覆盖不了知识组合、数值计算等场景，也从不直接检视模型内部表征，因此无法定量回答“模型说的”与“模型算的”之间到底差多少、差在哪个环节。

本文的目标是本文要回答两个递进的问题。其一，如何量化 LLM 的 CoT 与其内部计算路径的一致程度？作者提出 CoT-可解释性对齐（CIA）指标：对每个任务指定一个金标准推理策略 $S$，用线性探针、Tuned Lens、注意力模式分析等可解释性工具从隐藏态判断模型内部是否使用 $S$（记 $B^{INT}_S$），再检查 CoT 文本是否说出 $S$（记 $B^{CoT}_S$），以二者的 macro-F1 作为对齐分数。其二，这种忠实性能否通过训练“装”到预训练模型上？作者把 CIA 一致性转化为奖励信号，用拒绝采样、DPO、GRPO 三种后训练方法在 Llama3.1-8B-Instruct、Gemma2-9B-it、Qwen3-8B 上对齐“言”与“思”，约束条件是任务准确率不下降，最后剖析提升究竟来自“改变报告”还是“改变推理”。

与已有工作不同的是，与既有工作的差异体现在三处。第一，已有参数忠实性评估只依赖行为学对抗干预（注入 hint 后看 CoT 是否承认），本文首次把可解释性工具直接纳入度量回路：先从表征读出内部策略，再与 CoT 对照，使忠实性有了“内部参照系”而非只看外部行为。第二，本文不只度量还闭环训练——把探针读出的 $B^{INT}$ 与 CoT 的 $B^{CoT}$ 的一致性直接写进奖励函数 $r(y_i)=r_{base}(y_i)+\lambda\cdot\mathbb{1}(B^{CoT}=B^{INT})$，这在以往文献中没有先例。第三，作者不满足于“分数提高了”，而是用逐样本 $(B^{INT},B^{CoT})$ 转移矩阵加因果干预（激活修补、腐蚀测试、删句对比）把改进机制分成两类：内部计算向 CoT 靠拢（改变推理）或 CoT 向不变的计算靠拢（改变报告），给出了机制层面的分类学，这是同类工作未曾触及的深度。

核心方法

直觉上，这篇论文把“模型是否言行一致”拆成两个可测的二值信号再求重合度。对每个任务先指定一个无争议的金标准策略 $S$：两跳事实题的 $S$ 是“经由标注桥接实体做组合推理”，MMLU-Hint 的 $S$ 是“依赖被注入的误导提示”，两位数乘法的 $S$ 是“按长乘算法算部分积再求和”。技术路线分三步：第一步，用任务特定的因果实验生成训练标签（单跳题答案首 token、有/无 hint 的概率位移、部分积腐蚀测试），据此训练线性探针，使单次前向即可输出 $B^{INT}$；第二步，用规则（桥接实体字符串匹配、算术自洽检查 $pp_1+pp_2=\mathrm{FINAL}$）或强模型裁判（Qwen3-32B 判 hint 承认）得到 $B^{CoT}$；第三步，计算 $$\mathrm{CIA}=\tfrac{1}{2}\big(F1(B^{INT},B^{CoT})^{+}+F1(B^{INT},B^{CoT})^{-}\big)$$ 并在后训练时以 $r(y_i)=r_{base}(y_i)+\lambda\cdot\mathbb{1}(B^{CoT}(y_i)=B^{INT}(y_i))$（$\lambda=1.0$）为奖励做 RS/DPO/GRPO，其中 $r_{base}$ 是任务准确率项，防止模型靠坍缩到单一策略刷分。

核心创新是把可解释性工具从“离线分析手段”升级为“在线监督信号”。以往忠实性研究（如 Chen et al. 2025 的 hint 范式）只能通过成对干预（有/无 hint 各跑一次前向）在行为层面检测影响，代价高且粒度粗；本文的关键一步是把这类因果标签“蒸馏”进线性探针——例如乘法任务中，先把某个显示的部分积 $pp_i$ 替换为 $pp_i+\delta_i$（$\delta_i$ 从 $[-9,+9]\setminus\{0\}$ 均匀采样），若重新生成的求和精确跟踪被腐蚀值则标记为“真在执行长乘”，再用这些标签训练出单次前向即可判定 $B^{INT}$ 的探针。与已有方法的本质区别有三：(1) 度量有内部参照——$B^{INT}$ 读自隐藏态而非仅看最终答案的行为变化；(2) 指标对称——macro-F1 同时奖励“内部用了且说出”与“没用也不说”两个方向的一致，纯粹答对不加分，度量的是忠实性而非正确性；(3) 信号可优化——一致性项直接进入奖励，且用 $r_{base}$ 防退化解。

方法步骤详情

流水线分六步。步骤一（任务与标签）：TwoHopFact 上在单跳子问题（无 CoT 提示）上训练 hidden-to-vocab 探针，标签为答案首 token；MMLU-Hint 上用 $\Delta p=p_{biased}(y_h)-p_{unbiased}(y_h)>\tau=0.1$ 生成“是否受 hint 影响”标签；乘法用部分积腐蚀测试生成“算法执行 vs 直接回忆”标签。步骤二（探针训练）：只在网络中间三分之一层里网格搜索选层（如 Gemma2 乘法用第 27 层），hint 与乘法做 10 探针 bagging，held-out 准确率 0.83–0.91、正类 F1 0.75–0.95。步骤三（$B^{INT}$ 判定）：两跳题取主语实体末 token 与 CoT 第一步同位置两处探针的并集，命中标注桥接实体即 $B^{INT}=1$；hint 题在答案字母位置判定；乘法在求和前 token 判定。步骤四（$B^{CoT}$ 判定）：两跳题字符串匹配桥接实体（CoT 写了别的实体但探针也检出，记 (0,0) 忠实但错）；hint 题由 Qwen3-32B 判是否显式/隐式承认；乘法检查 $pp_1+pp_2=\mathrm{FINAL}$。步骤五：按 macro-F1 聚合 CIA，报 3 个种子均值。步骤六（后训练）：每条 prompt 以 $T=1.0$ 采 $G=16$ 个补全并标注；RS 微调所有 $B^{CoT}=B^{INT}$ 的补全（学习率 $10^{-6}$）；DPO 取 top-3 对 bottom-3 构造偏好对（$\beta=0.1$，学习率 $5\times10^{-7}$）；GRPO 做组内相对优势（KL 系数 0.2），统一用 8-bit AdamW + DeepSpeed ZeRO-3。

技术新颖性

技术新颖性可从四个层面评估。指标层面：CIA 是首个以可解释性读出为参照的 CoT 参数忠实性量化指标，用 macro-F1 把正负两类一致纳入同一分数，避免了“全预测多数类即可得分”的退化；作者还用 2×2 分层实验验证探针测的确实是“算法跟随”而非正确性——跟踪但算错的样本探针得分 0.595（Gemma2-9B 上），高于直接回忆但正确的 0.496（Qwen3 上为 0.585 vs 0.340），说明正确性与算法性被成功解耦。训练层面：把解释性信号作为 RL/偏好优化奖励是新的，且消融（Figure 9）显示完整奖励（Acc+Faith）在全部 9 个设置中 CIA 最高，只留准确率项 CIA 几乎不动，只留忠实项则伤害两跳与 hint 题准确率，证明双项设计的必要性。分析层面：逐样本转移矩阵（Table 4）加因果效应率对比（Figure 6）把“改变推理”与“改变报告”分开——乘法迁移子集的因果效应率从 29.0% 跃升至 72.0%，直接排除了“模型学会讨好探针”的作弊解释。工程层面：框架与具体工具解耦，探针输出只是可替换的标签源，未来更强的读出工具可无痛接入。

Illustration of CIA assessment for Two-Hop QA task. Here, both the CoT and the interpretability tool point to the annotated bridge entity.
Figure 2: Illustration of CIA assessment for Two-Hop QA task. Here, both the CoT and the interpretability tool point to the annotated bridge entity.
Illustration of CIA assessment for the Hint Intervention task. Both CoT and interpretability tool indicate that the model internally relies on the injected hint, resulting in parametric faithfulness.
Figure 3: Illustration of CIA assessment for the Hint Intervention task. Both CoT and interpretability tool indicate that the model internally relies on the injected hint, resulting in parametric faithfulness.
Illustration of CIA assessment for Integer Multiplication. The model writes an arithmetically coherent CoT and produces the correct answer, yet the probe detects that the answer is generated by direct parametric recall rather than by summing the displayed partial products.
Figure 4: Illustration of CIA assessment for Integer Multiplication. The model writes an arithmetically coherent CoT and produces the correct answer, yet the probe detects that the answer is generated by direct parametric recall rather than by summing the displayed partial products.
Probe reliability: validation accuracy, test accuracy and positive-class F1 of the selected BINT probe (best layer + 10-probe bagging ensemble) for each task and model.
Figure 8: Probe reliability: validation accuracy, test accuracy and positive-class F1 of the selected BINT probe (best layer + 10-probe bagging ensemble) for each task and model.

实验结果

基线诊断（Table 1）：三模型在三任务上 CIA 全面欠佳（0.448–0.759），且准确率与忠实性脱钩——两跳题最准的 Gemma2（Acc 0.329）恰最不忠实（0.448），乘法最准的 Qwen3（0.763）不如 Gemma2 忠实（0.590 vs 0.759）。失配模式因任务而异：两跳题 (0,1) 占 32.0–54.3%，即 CoT 报告了内部不存在的桥接实体；hint 题中 Llama3.1/Gemma2 的 (1,0) 占 27.0–29.9%，被 hint 带偏时仅 23.1–28.6% 在 CoT 承认；乘法中 Qwen3/Gemma2 的 (0,1) 占 23.6%/15.8%——部分积算术自洽但答案靠直接回忆。后训练（Table 2）：27 个设置中 25 个 CIA 显著提升（$p<.05$），最佳方法平均相对增益 25.5%——RS 在两跳题 +0.120~+0.241（Gemma2 0.448→0.689），DPO 在 hint 题 +0.094~+0.155（Gemma2 0.574→0.729），乘法上 Gemma2 经 DPO 达 0.870 且准确率 0.629→0.788；前两任务准确率降幅 ≤0.015。泛化（Figure 5、Table 3）：两跳↔hint 双向迁移 +0.09~+0.17，与乘法互不迁移（−0.02~+0.04）；换用无关辅助工具 CIA 同步提升，排除工具特异性。机制（Table 4、Figure 6）：乘法主导转移 (0,1)→(1,1)（+7.6%），迁移子集因果效应率 29.0%→72.0%，内部计算真的改为跟随部分积；两跳题（(0,1)→(0,0) +21.0%）与 hint 题（+8.2%）因果效应率基本不变（61.2%→64.5%、59.5%→62.7%），只是改报告。扩展实验：Qwen3-14B 更准（0.805）却更不忠实（0.524）；思考模式下 Qwen3-8B 全输出 CIA 跌至 0.352（trace 在 48.9–50.7% 样本中过度提及 hint），后训练仍回升（RS-B +0.050）。

Evaluation of CoT Parametric Faithfulness on three reasoning tasks. BINT and BCoT indicate whether the model internally uses or externally verbalizes the task-relevant strategy S, respectively.
Table 1: Evaluation of CoT Parametric Faithfulness on three reasoning tasks. BINT and BCoT indicate whether the model internally uses or externally verbalizes the task-relevant strategy S, respectively.
Evaluation of CoT-Interpretability Alignment (CIA_LP, as defined in §3.1) using Linear Probe (LP) and task accuracy before and after post-training.
Table 2: Evaluation of CoT-Interpretability Alignment (CIA_LP, as defined in §3.1) using Linear Probe (LP) and task accuracy before and after post-training.
Cross-interpretability tool generalization of CIA improvement. We report CIA with task-specific auxiliary interpretability tools before (Base) and after post-training.
Table 3: Cross-interpretability tool generalization of CIA improvement. We report CIA with task-specific auxiliary interpretability tools before (Base) and after post-training.
Top-4 CIA category transitions after post-training (DPO for TwoHopFact, 2-Digit Mult and MMLU-Hint on Qwen3-8B), ranked by |∆|%.
Table 4: Top-4 CIA category transitions after post-training (DPO for TwoHopFact, 2-Digit Mult and MMLU-Hint on Qwen3-8B), ranked by |∆|%.
Examples of CoT parametric faithfulness and unfaithfulness on the three tasks.
Table 5: Examples of CoT parametric faithfulness and unfaithfulness on the three tasks.
Linear probe hyperparameters. Layers are selected on the validation set.
Table 6: Linear probe hyperparameters. Layers are selected on the validation set.
Agreement between the primary BSINT and the auxiliary tool of Table 3 on the base models (test split; best of three generation seeds).
Table 7: Agreement between the primary BSINT and the auxiliary tool of Table 3 on the base models (test split; best of three generation seeds).
Qwen3-8B and Qwen3-14B base models on 2-Digit Multiplication: (BINT, BCoT) breakdown (%), CIA and task accuracy (test split; mean over three generation seeds).
Table 8: Qwen3-8B and Qwen3-14B base models on 2-Digit Multiplication: (BINT, BCoT) breakdown (%), CIA and task accuracy (test split; mean over three generation seeds).
MMLU-Hint base models with and without thinking: (BINT, BCoT) breakdown (%), with BCoT judged on the full output (Full) or the final answer only (Answer).
Table 9: MMLU-Hint base models with and without thinking: (BINT, BCoT) breakdown (%), with BCoT judged on the full output (Full) or the final answer only (Answer).
Post-training in thinking mode on MMLU-Hint (one training seed; test split, mean over three generation seeds).
Table 10: Post-training in thinking mode on MMLU-Hint (one training seed; test split, mean over three generation seeds).
Cross-task transfer of CIA improvements (Qwen3-8B & Gemma2-9B-it). Cell value ∆CIA = trained-on-row − base, evaluated on the column task. Diagonal cells (in-domain) bordered.
Figure 5: Cross-task transfer of CIA improvements (Qwen3-8B & Gemma2-9B-it). Cell value ∆CIA = trained-on-row − base, evaluated on the column task. Diagonal cells (in-domain) bordered.
Causal validation of CIA improvements. Each bar shows causal effect rate on models before and after training, on both the whole test set and the migrated subset (Table 4).
Figure 6: Causal validation of CIA improvements. Each bar shows causal effect rate on models before and after training, on both the whole test set and the migrated subset (Table 4).
DPO reward ablation across tasks and models (validation split). Acc + Faith uses the full reward; Acc only and Faith only drop the faithfulness and the accuracy term, respectively.
Figure 9: DPO reward ablation across tasks and models (validation split). Acc + Faith uses the full reward; Acc only and Faith only drop the faithfulness and the accuracy term, respectively.
查看结构化数据
任务指标本文基线提升
TwoHopFact 两跳事实推理（Gemma2-9B-it） CIA（macro-F1） 0.689（RS 后训练） 0.448（基线模型） +0.241，为该任务最大增益（相对提升约 53.8%），且准确率保持 0.332
MMLU-Hint 提示干预（Gemma2-9B-it） CIA（macro-F1） 0.729（DPO 后训练） 0.574（基线模型） +0.155，同时准确率仅从 0.749 微降至 0.734
2-Digit 两位数乘法（Gemma2-9B-it） CIA（macro-F1） 0.870（DPO 后训练） 0.759（基线模型） +0.111，且任务准确率同步从 0.629 升至 0.788（+0.159）
2-Digit 两位数乘法（Llama3.1-8B-Instruct） 任务准确率 0.460（RS 后训练） 0.347（基线模型） +0.113，CIA 同时从 0.587 升至 0.692，忠实性与正确性双升
乘法任务迁移子集（三模型平均） 因果效应率（干预后输出改变比例） 72.0%（后训练后） 29.0%（训练前） +43.0 个百分点，证实模型内部真的改为跟随部分积计算

局限与改进

作者明确承认的局限是 CIA 的天花板由可解释性工具决定：探针 held-out 准确率仅 0.83–0.91、正类 F1 0.75–0.95，$B^{INT}$ 本身是有噪声的估计，一个内部完全对齐的系统也未必得满分；作者强调框架与工具解耦，未来更强的读出工具可直接替换进同一流水线。我的补充观察：(1) 三个任务均为短链、单策略、存在公认金标准策略的“干净”任务，长链推理混合多种能力时 $S$ 难以唯一定义，方法外推性存疑；(2) MMLU-Hint 的 $B^{CoT}$ 依赖 Qwen3-32B 的宽松裁判（显式或隐式承认均算），且其辅助工具 Biasing Features 正是探针训练标签的来源，Table 7 中 93–96% 的高一致率并非独立仪器间验证；(3) 奖励权重 $\lambda=1.0$ 固定，未做敏感性分析；(4) 实验集中于 8–9B 模型与 6:2:2 的小数据划分，仅有一个 14B 规模点，作者也自认无法支撑规模趋势结论；(5) 思考模式实验显示判定粒度（全 trace vs 仅答案）会大幅改变 CIA 读数（0.352 vs 0.517），说明该指标对“什么算 CoT”的操作性定义敏感。

独立分析的弱点

第一，“报告式改进”的副作用：TwoHopFact 的主要增益来自 (0,1)→(0,0)（+21.0%），即模型学会不再声称没做过的组合推理——一致性提高了，但 CoT 的信息量可能随之下降，监控者能从 CoT 读到的东西变少，忠实性与可监控性并不等价；改进方向是把“报告的信息量/有用性”纳入奖励，要求模型要么真做组合推理并报告，要么明确说明走的是捷径。第二，hint 任务奖励“承认被影响”，可能诱导模型形成“口头提及外部暗示”的表演式习惯而非真实校准；更好的目标是让报告的影响程度与真实因果效应成比例（校准化忠实性）。第三，探针在长期 RL 训练下可被对抗性规避——模型理论上可学会在隐藏态伪装探针特征，作者用因果效应率在当前实验中排除了这一点，但更长的训练周期下“讨好探针”的风险仍在，可用多工具冗余、随机化探针层、训练/评估工具隔离来缓解。第四，两个“报告类”任务相互迁移而与乘法完全隔离，暗示忠实性技能是异质的：单一后训练阶段混合多种目标可能互相冲突，需要按机制分阶段设计训练课程。第五，金标准策略 $S$ 由任务设计者人为指定，若 $S$ 定义本身偏离模型最高效的问题解法，强制对齐可能损害效率。

未来方向

作者提出两个方向：其一，长链复杂推理——真实任务的单条推理链混合多种基础能力，各能力的忠实性优化目标可能不一致甚至冲突（例如“诚实报告捷径”与“严格执行算法”方向相反），如何在同一后训练阶段保持多目标兼容是核心问题；其二，事后解释——Looped Transformer 与潜空间推理（Latent Reasoning）的推理全程在隐空间完成、不产生显式 CoT，如何把这类隐式计算事后忠实地翻译成文本解释。基于本文成果还可延伸：用稀疏自编码器或更精细的因果追踪替代线性探针以抬高 CIA 天花板；把 CIA 接入 RLHF/宪法式 AI 流程作为常驻监控指标，专门检测 CoT 操纵与隐瞒行为；对思考型模型做全 trace 级忠实性训练（作者已发现 trace 倾向过度提及 hint，48.9–50.7% 样本仅在 trace 中提及）；研究忠实性与校准、欺骗性行为之间的因果关系；以及把 CIA 审计扩展到 agentic 多步任务中工具调用理由的忠实性。

复现评估

复现条件总体良好。代码与数据开源于 GitHub（yihuaihong/CIA-minimal-repro）；三个主模型均为开源权重（Llama3.1-8B-Instruct、Gemma2-9B-it、Qwen3-8B），裁判模型 Qwen3-32B 同样开源；TwoHopFact 与带 hint 的 MMLU 来自公开数据集，乘法数据集仅约 3000 题、可由 10–99 操作数枚举生成。硬件需求中等：作者用 A100/H100/L40S/B200，训练用 8-bit AdamW + DeepSpeed ZeRO-3 与 bfloat16，8–9B 模型在单张 80GB 卡上应可运行；探针训练是逻辑回归级轻量任务，超参在 Table 6 与附录 §C、§D 完整披露（层号、学习率、epoch、$\lambda=1.0$、$G=16$、$\tau=0.1$）。难点集中在可解释性工程：需复现 Tuned Lens 训练（pile-10k 上 250 步）、部分积腐蚀测试、注意力头筛选（top-5 AUC + Youden's J 阈值）、10 探针 bagging 以及逐样本配对聚类 bootstrap 显著性检验。整体难度中等偏高，熟悉 probing 与 RLHF 栈的团队预计需要数天到两周。

论文图表

Overview of CoT-Interpretability Alignment (CIA) illustrated on an example in Two-Hop Reasoning task.
Figure 1: Overview of CoT-Interpretability Alignment (CIA) illustrated on an example in Two-Hop Reasoning task.

左侧展示两跳题“开发 Plane Crazy 的公司在哪上市”：模型 CoT 写出错误桥接实体 PopCap Games，而线性探针在内部检出正确实体 InnerWorkings（$B^{CoT}{=}0$、$B^{INT}{=}1$），二者不一致即参数不忠实；右侧展示本文的后训练方案：以任务准确率与 CIA 分数共同构成奖励，经拒绝采样、DPO 或 GRPO 训练后，模型把 CoT 改写为与内部一致的 InnerWorkings，实现言行对齐。

一图总览全文两大贡献——如何用可解释性工具度量“言”与“思”的偏差，以及如何把该偏差转化为奖励做后训练——是理解论文框架的最佳入口。

Figure 7: LLM-judge prompt for BSCoT in MMLU-Hint, with two judged outputs of Qwen3-8B.

给出判定 $B^{CoT}$ 的完整裁判提示词：显式回指（如“你建议的 (C)”）或隐式信号（向提示选项对冲、把提示当既定起点、对建议表达赞同）均计为承认，即使最终拒绝 hint；纯独立推导即使答案与提示一致也判 false；并附两个真实判定样例与严格的两行输出格式。

$B^{CoT}$ 的判定标准直接决定 CIA 数值，此图保证了这一主观环节的透明度与可复现性，也便于读者评估“宽松承认”定义的合理性。

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