告别文字思维：潜在推理如何让 AI 在隐空间思考

theomitsa · x · 2026-08-04

当前推理模型（如 CoT）通过生成大量文本 token 进行思考，虽然提升了数学和编程能力，但也导致推理缓慢且成本高昂。

文章探讨了潜在推理（Latent Reasoning）的前沿方向：研究人员正试图将基于 token 的离散推理链，转变为在连续隐状态（hidden states）中进行的计算。这种机制允许模型同时探索多个推理方向，有望大幅降低推理成本并提升规划能力。不过，这也将使模型的内部思考过程变得更加不透明，增加人类审查和对齐的难度。