刚读完CASPO的论文，感觉他们在解决一个长期被忽视的问题：推理模型的中间步骤可靠性。之前用RLHF或DPO对齐时，往往只关注最终答案正确性，忽略了“逻辑链条”的正确性。CASPO通过词元级别的置信度与逐步正确性对齐，确实是个有意义的尝试。

个人经验：在部署推理模型时，经常遇到“答案对但过程错”的情况，尤其是在数学或代码任务中。CASPO的CaT方法在推理阶段利用校准后的置信度做动态决策，理论上能减少这种“假正确”现象。不过，我好奇的是：置信度校准本身对数据质量要求很高，CASPO在低资源场景下是否依然有效？

另外，论文提到无需独立奖励模型，这降低了训练成本。但迭代式DPO的收敛性和稳定性如何？是否有对比实验显示其比传统方法在推理可靠性上提升多少？

从行业看，这种对“过程可靠性”的关注可能会推动更细粒度的评估标准。像OpenAI o1或Claude的推理模型，如果引入类似机制，也许能减少用户对“幻觉”的抱怨。你们觉得CASPO最可能落地的场景是数学推理还是代码生成？