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Beyond Outcomes: Transparent Assessment of LLM Reasoning in Games
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内容提要
本研究提出了GAMEBoT，一个评估大语言模型（LLM）推理能力的平台，旨在提高推理评估的透明度和解释力。该平台通过将复杂推理分解为模块化子问题，并引入链式思维提示，增强了LLM推理过程的可验证性，避免了数据污染，展现了应对复杂任务的挑战性。
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关键要点
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本研究提出了GAMEBoT，一个评估大语言模型（LLM）推理能力的平台。
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GAMEBoT旨在提高推理评估的透明度和解释力。
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该平台通过将复杂推理分解为模块化子问题，增强了LLM推理过程的可验证性。
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引入链式思维提示，避免了数据污染。
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GAMEBoT展示了应对复杂任务的挑战性。
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