LEAD方法解决了长程推理中的不可恢复瓶颈问题。研究发现，过度分解会导致错误分布不均且难以修正。LEAD通过前瞻验证和重叠回滚机制，在保持稳定性的同时提供局部上下文纠错能力，使o4-mini模型在Checkers Jumping任务中的解决复杂度从n=11提升至n=13。