Notice bibliographique
Résumé
Intent, a critical cognitive notion and mental state, is ubiquitous in human communication and problem-solving. Accurately understanding the underlying intent behind questions is imperative to reasoning towards correct answers. However, this significant concept has been largely disregarded in the rapid development of language models (LMs). To unleash the potential of intent and instill it into LMs, this paper introduces Intentional Analysis (IA), which explicitly invokes intent-aware analysis and reasoning during the problem-solving process. Comprehensive experiments across diverse benchmarks, model types, and configurations demonstrate the effectiveness, robustness, and generalizability of IA. Notably, IA consistently improves task performance even on SOTA proprietary models like GPT-5 and Claude-Opus-4.6. Moreover, IA not only outperforms Chain-of-Thought (CoT) across various experimental settings, but it can also synergistically work with CoT reasoning. Further qualitative analysis and case studies reveal that the benefits of IA stem from addressing several weaknesses in baseline methods, such as intent misunderstanding, hasty generalization, and mental laziness. Case studies also provide insights into the mechanisms underlying IA and clarify how it differs from CoT in mitigating these weaknesses. This study sheds light on a promising direction for the development of future LLMs with intentional analysis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».