动态CoT数量自适应与CoT质量评估机制开发

[djlwsa]

本项目拟对当前Diverse Chain-of-Thought (DCoT) 推理框架进行两项创新：

1. 【动态CoT数量自适应】

   • 现有代码支持通过参数--min_cots和--max_cots控制每个问题生成的CoT数量，实际训练/推理时通常为固定值。
   • 创新方向：开发一个动态机制，根据问题复杂度、模型置信度或历史表现，自动决定每个样本生成的CoT数量。
   • 设计思路：可引入问题难度预测模块、置信度阈值、或通过预先运行一次推理获得动态调整建议。
   • 目标：提升资源利用率和模型推理效果。

2. 【CoT质量评估与过滤】

   • 现有DCoT仅对CoT多样性进行训练和量化，但缺乏自动化的CoT质量筛选和排序机制。
   • 创新方向：实现对每条推理链的质量打分与过滤，保留高质量CoT用于最终答案融合。
   • 设计思路：可结合启发式规则（如长度、逻辑连贯、与最终答案一致性）、或训练判别模型进行评估。
   • 目标：提升模型推理准确率，减少无效或低质量推理链对最终结果的干扰。

【技术建议】

• 重点改动点：推理与评估流程（evaluation.py等）、Prompt构造与结果处理（src/data_processors.py）、输出格式（README/说明）等。
• 可参考现有命令行参数设计，并扩展为自适应和质量评估相关接口。
• 评估方法可结合现有的多任务评测与人工分析样例。

【预期成果】

• 推理流程支持动态CoT数量调整
• 引入CoT链质量自动化评估与过滤模块
• 相关代码、文档与实验报告

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