DeepSeek验证器对错误推理链高度敏感

这篇论文研究在角色分工 QA 流程中，reasoner 向 verifier 传递的 rationale 究竟提供了什么。作者在固定证据和候选答案的前提下，只改变跨边界传递的 rationale，并在 400 条 MuSiQue、HotpotQA 和 2WikiMultiHopQA 样本上用 DeepSeek 同时作为生成器和验证器进行测试。 结果显示，忠实 rationale 相比不传 rationale 对答案准确率几乎没有提升；但被破坏的 rationale 会显著改变 verifier 对支持关系的判断。盲验证提示下，无害改写只让支持判断偏移 0–2.5%，破坏性 rationale 则偏移 10–22%；显式 rationale-checking 提示会把同一模式放大到 34–55%。最终答案变化较小，为 2–30%，且只有 2.9–35.3% 的被破坏支持翻转同时伴随答案变化。人工审计进一步显示，42 个有效破坏样本中有 16 个属于 corruption-overtrust，而模型接受的 10 条被破坏 rationale 中有 9 条被人工拒绝或标记为不清楚。 该研究给出的事实是，rationale 共享不应只被评估为提高答案准确率的通道，更应被当作验证消息机制来评估。由此可以推断，多智能体 QA 或 Agent 流水线如果直接透传推理链，可能引入新的失败面：验证器会被表面连贯但实质损坏的解释牵引，而不是独立复核证据。论文中的跨模型与任务边界检查还表明，这一通道何时被放大、何时失效，取决于具体提示和任务结构。