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REWIND：熵引导的测试时推理轨迹修复
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AI 综述
2026 年 10 月 15 日，arXiv cs.CL 刊出 REWIND 相关工作。据该报道，REWIND 是一个免训练控制器，利用 token 熵动态定位推理过程中的出错位置，并定向重新生成其后的推理轨迹，从而在测试时修复推理路径。在 MATH500 上，Qwen2.5-Math-7B 的错误回答平均 token 熵比正确回答高约 112%，这被视为熵可作为错误信号的依据。报道称，REWIND 在三个模型家族、五个基准上超过所有基线，较最强基线提升 0.51 至 10.00 个百分点，代码已公开。需要说明的是，早先报道将该方法称为“熵引导的测试时推理轨迹修复”，后续报道则表述为“不确定性引导”，两者指向的机制均为 token 熵，具体口径差异暂无更多说明。
AI 根据报道生成 · 3 小时前更新
最新进展10月15日 12:00
REWIND 论文公开：免训练、用 token 熵定位并重生成推理轨迹，五基准超所有基线，代码已开源。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv cs.CLREWIND：不确定性引导的测试时推理轨迹修复
REWIND 是一个免训练控制器，利用 token 熵动态定位推理出错位置并定向重新生成后续轨迹。在 MATH500 上，Qwen2.5-Math-7B 的错误回答平均 token 熵比正确回答高约 112%。在三个模型家族、五个基准上，REWIND 超过所有基线，较最强基线提升 0.51-10.00 个百分点，代码已公开。
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