大语言模型数学应用题求解的四阶段解构与机制脆弱性研究

英文标题：A Four-Stage Decomposition of Word-Problem Solving and Mechanistic Fragility in LLM Math Reasoning

本研究深入探讨了大语言模型（LLM）在数学应用题推理中存在的机制脆弱性：尽管模型在小学级别数学题上展现出极高的解答准确率，但仅仅插入一个无关从句就可能导致整个推理过程彻底崩溃。研究团队从机制可解释性视角出发，提出了数学应用题求解的“四阶段解构”分析框架，深入剖析了模型内部计算在面对无关扰动时的失效原理。该研究揭示了当前主流大模型看似强大的推理能力背后的鲁棒性短板，为后续优化复杂推理架构、改进思维链（Chain-of-Thought）及提示词工程提供了关键参考。

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