潛空間推理綜述出爐:模型思考告別token依賴
大模型能否跳過逐字輸出的思維鏈,直接在潛空間中思考?首篇潛空間推理綜述系統總結這種新興範式,指其帶寬可達顯式思維鏈的2700多倍,並提出建基於機械可解釋性的統一框架。
何謂潛空間推理
潛空間推理指模型不依賴顯式token輸出、直接在內部表徵中完成思考的推理方式,涵蓋循環、遞歸、連續思維等多種形式。綜述將這些方法歸納為統一框架,而非強行整合。


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