LIFT：基于似然的干预忠实度训练，提升 LLM 链式推理忠实性

研究者提出 LIFT，通过将推理步骤替换为领域匹配但无关的事实、测量答案对数概率下降来自动为每步推理的因果影响打分，并在高分 CoT 轨迹上微调，同时优化忠实度与准确率。该方法在 Mistral-7B-Instruct、Qwen3-8B 和 Qwen3-4B-Instruct 三个模型及三个基准上提升了忠实度，准确率与仅针对准确率微调的模型相当。