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title: "DAG-based Reasoning Evaluation"
created: 2026-06-24
updated: 2026-06-24
type: concept
tags: ["reasoning", "evaluation", "graph", "dag"]
sources:
  - "[[me2-trm-reasoning-2026]]"
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# DAG-based Reasoning Evaluation

将 LLM 推理轨迹建模为有向无环图（DAG）以进行评估的方法。

## 为什么 DAG

| 结构 | 优点 | 缺点 |
|------|------|------|
| 线性链 | 简单 | 无法表达分支/回溯 |
| **Tree** | 易构建 | 无法表达合并（多前驱） |
| **DAG** | 捕获丰富结构 | 构建更复杂 |
| 完全图 | 表达力最强 | 不保持因果顺序 |

DAG 是表达力与可处理性的实用平衡——推理中常见的"多步归结为一个结论"模式需要合并边，Tree 无法表达；完全图丢失了生成的先后因果顺序。

## 在 TRM 中的应用

1. 解析推理轨迹 → 构建 DAG（节点=步骤，边=逻辑依赖）
2. 基于 DAG 计算 ME² 四维特征
3. Pairwise preference 标注：哪个 DAG 结构更符合 ME² 原则
4. 消除直接 prompt-based 比较的 ties 问题（232 ties→0）

## 关键贡献

DAG 结构信号是区分推理质量的关键——直接 prompt evaluation 大量 ties 的根本原因是许多推理对差异在于结构组织（冗余分支/逻辑捷径），而非局部步骤内容。

## 参考
- [[me2-trm-reasoning-2026]]
- [[me2-principle]]
- [[thinking-reward-model]]
