本文探讨了推理模型中推理轨迹长度作为置信度估计器的作用。研究表明，推理后训练改变了轨迹长度与准确性之间的关系，且在多种模型和数据集上，轨迹长度与其他置信度估计器相辅相成。此外，高熵或“分叉”标记在这一机制中起着关键作用，证明推理后训练增强了不确定性量化能力。