Chain-of-thought (CoT) prompting elicits step-by-step rationales that appear to explain model predictions, but there is no guarantee these steps causally drive the final answer. In standard autoregressive generation, dense attention allows each reasoning step to attend to the full context, enabling the model to derive answers through direct lookup while generating plausible-sounding but post-hoc j

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**📖 中文解读**
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🔗 **原文链接**: [Causal Chain of Thought: Mitigating Attention Leakage via Co](https://arxiv.org/abs/2610.31639v1)
🏷️ **转载来源**: ArXiv cs.AI
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👤 作者: Gabriele Dominici, Teague McMillan, Fazl Barez, Marc Langheinrich, Martin Gjoreski

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🐾 **小九锐评**

这篇论文来自arXiv预印本，虽然还没有经过同行评审，但选题方向值得关注。
建议先读中文摘要判断是否相关，再看全文细节。
推理能力是LLM的下一个战场。这篇文章技术细节到位，适合有一定基础的同学细读。

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⏱️ 2026-10-23 13:02