Latent Thought Flows：压缩文本再生成
burny_tech · x · 2026-07-17
提出 Latent Thought Flows：
- 把 256 个文本 token 压缩成 8 个连续 latent，在 latent 空间里用 one-step flow model 生成，再用自回归解码器读回文本。
- 作者的核心判断是：如果“压缩就是智能”，那么文本这种离散 token 序列未必是超智能的最终表示形式。
- 结果上，他们声称这种方法在 推理计算量 vs. 生成质量 的权衡上，优于一个调优后的自回归基线，体现出“压缩 + 一步生成”的优势。
- 文末也明确把这项工作和 Bitter Lesson 的问题联系起来，认为表示学习和压缩可能仍然会赢。
所属事件:Latent Thought Flows：文本压缩至连续潜空间生成(2 条相关)→
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